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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 낙관적인 알고리즘을 만나다_오민환 교수(데이터)

인공지능 기술은 우리 삶 깊숙이 들어와 있으며, 알파고부터 대형 언어 모델에 이르기까지 그 핵심에는 ‘의사 결정’이라는 공통점이 있습니다. 이러한 결정의 과정을 학술적으로는 ‘강화 학습’이라고 부릅니다. 강화 학습은 인공지능이 환경과 끊임없이 상호작용하며 장기적인 보상을 최대화하도록 스스로 학습하는 방식입니다. 단순한 정답을 맞히는 것을 넘어, 여러 선택지 중 어떤 행동이 미래에 더 큰 이득을 가져올지 판단하는 능력을 기르는 것이 강화 학습의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 강화 학습의 구조를 살펴보면 의사 결정자와 환경이라는 두 주체가 정보를 주고받습니다. 알고리즘은 환경이 제공하는 현재 상태를 분석하여 행동을 결정하고, 그 결과로 양이나 음의 보상을 받습니다. 여기서 중요한 점은 당장 눈앞의 보상뿐만 아니라 앞으로 받을 모든 보상의 합인 ‘누적 보상’을 최대화하는 방향으로 학습한다는 것입니다. 이는 바둑에서 승리하기 위해 한 수 한 수를 두거나, 챗봇이 사용자에게 유용한 답변을 제공하여 긍정적인 피드백을 얻으려 노력하는 과정과 일맥상통합니다. 강화 학습에서 가장 까다로운 과제 중 하나는 ‘탐색과 이용의 균형’을 맞추는 일입니다. 현재까지의 경험을 토대로 가장 좋아 보이는 행동을 선택하는 것이 ‘이용’이라면, 더 좋은 가능성을 찾기 위해 새로운 시도를 하는 것이 ‘탐색’입니다. 만약 단골 식당만 계속 간다면 새로운 맛집을 영영 발견할 수 없듯이, 알고리즘도 적절한 탐색 없이는 최적의 해답에 도달할 수 없습니다. 따라서 좋은 데이터를 얻기 위해 좋은 행동을 해야 하고, 다시 그 행동을 통해 학습하는 순환 구조를 효율적으로 풀어내는 것이 학습의 핵심입니다. 무작위적인 탐색은 시간과 자원의 낭비가 심해 실제 복잡한 문제에서는 한계가 명확합니다. 이를 극복하기 위해 제안된 것이 바로 ‘낙관의 원리’입니다. 알고리즘이 가보지 않은 길에 대해 ‘더 큰 보상이 있을 것’이라는 낙관적인 가정을 하고, 시도 횟수가 적은 행동에 탐색 보너스를 부여하는 방식입니다. 이러한 방식은 불확실성을 수치화하여 계획적으로 정보를 수집하게 하며, 결과적으로 시행착오를 획기적으로 줄여줍니다. 낙관은 단순히 긍정적인 태도를 넘어, 가장 빠르게 정답에 도달할 수 있게 돕는 정교한 수학적 장치입니다. 우리가 바라는 진보된 인공지능은 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어, 스스로 무엇을 알고 무엇을 모르는지 인지하는 수준에 도달해야 합니다. 직면한 불확실성을 스스로 계산하고 더 나은 정보를 찾기 위해 계획적으로 움직일 때, 비로소 인간의 가치를 반영한 최적의 파트너가 될 수 있습니다. 인공지능 알고리즘이 낙관의 원리를 통해 최적의 상태에 도달하듯, 우리 인간 역시 불확실한 미래 앞에서 낙관을 잃지 않고 함께 발전해 나가는 자세가 필요합니다. 수학이 증명한 낙관의 힘은 인공지능 시대를 살아가는 우리에게도 중요한 이정표가 됩니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 1

컴퓨터의 본질은 계산기이며 우리가 접하는 모든 정보는 내부적으로 숫자로 처리됩니다. 화면에 보이는 글자나 유튜브 영상, 음악까지도 결국 '디지털'이라는 숫자의 나열로 표현되는 것입니다. 하드웨어와 소프트웨어가 비약적으로 발전하면서 우리는 가상 현실까지 체험할 수 있게 되었지만, 이 모든 성과는 개발자가 한 줄씩 직접 입력한 '프로그래밍'의 결과물입니다. 윈도우와 같은 복잡한 소프트웨어는 1억 줄 이상의 코드로 이루어져 있으며, 이는 인간이 설계한 정교한 논리와 절차인 '알고리즘'을 바탕으로 구축된 거대한 시스템이라 할 수 있습니다. 인간은 수억 줄의 코드를 작성하며 정교한 프로그램을 만들어왔지만, 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결하기 어려운 문제들이 존재했습니다. 예를 들어 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별하는 작업은 논리만으로 정의하기 매우 난해했습니다. '다리가 네 개'라는 특징을 정의하려 해도 세상에는 다리가 네 개인 동물이 너무 많고, 사진의 각도에 따라 다리가 보이지 않을 수도 있기 때문입니다. 두 살 아이에게는 쉬운 일이 컴퓨터에게는 불가능에 가까운 도전이었던 셈이며, 이는 사람이 일일이 논리를 설계하는 방식이 가진 명확한 한계를 보여줍니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 딥러닝이며, 그 중심에는 '인공신경망'이라는 구조가 자리 잡고 있습니다. 인공신경망은 복잡한 도형과 화살표가 얽힌 전통적인 플로우 차트와 달리, 동그란 노드들이 대칭적으로 연결된 매우 단순한 형태를 띱니다. 수많은 노드가 층을 이루어 서로 정보를 주고받는 이 구조는 외견상 프로그래밍보다 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 이 단순한 연결 구조가 반복되고 겹겹이 쌓이면서, 인간이 논리적으로 설명하기 힘든 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 찾아낼 수 있는 강력한 연산 능력을 갖게 됩니다. 인공신경망의 핵심 원리는 의외로 간단한 수학 연산인 곱하기와 더하기에 기반하고 있습니다. 각 노드는 이전 단계에서 전달된 입력값에 특정 '가중치'를 곱하고, 그 결괏값들을 모두 합산하는 과정을 거칩니다. 여기서 입력값은 고정된 데이터이지만 가중치는 딥러닝 학습 과정을 통해 컴퓨터가 스스로 최적의 값을 찾아내야 하는 핵심적인 숫자입니다. 이렇게 합산된 하나의 숫자는 다시 특정 함수를 통과하며 다음 노드로 전달될 준비를 마칩니다. 이러한 단순 반복 연산이 수없이 중첩되면서 인간의 뇌를 모사한 거대한 신경망이 작동하게 되는 것입니다. 마지막 단계에서 데이터의 흐름을 조절하는 장치가 바로 '활성화 함수'입니다. 가장 널리 쓰이는 형태 중 하나인 맥스(ReLU) 함수는 입력된 값이 0보다 크면 그대로 내보내고, 0보다 작으면 0을 출력하는 아주 단순한 규칙을 따릅니다. 이처럼 개별 노드의 연산은 중학교 수준의 수학으로 이해할 수 있을 만큼 명확하지만, 수만 개의 노드가 연결되어 학습을 시작하면 인간이 직접 코딩할 수 없었던 사물 인식이나 자율주행 같은 고차원적인 문제를 해결하기 시작합니다. 이것이 바로 딥러닝이 현대 인공지능 기술의 95% 이상을 차지하게 된 핵심 비결입니다.

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뇌인지과학
수학
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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 4

신약 개발의 첫걸음은 질병과 유전자, 그리고 단백질 사이의 복잡한 상관관계를 이해하는 것에서 시작됩니다. 특히 질병을 유발하는 수많은 유전자 중에서 실제 약물의 표적이 될 수 있는 '표적 유전자'를 정확히 식별하는 것이 핵심입니다. 하나의 질병이라도 관련된 유전자는 수없이 많기에, 방대한 데이터 속에서 유효한 표적을 찾아내는 과정은 정밀한 과학적 접근을 요구합니다. 이러한 삼원 관계를 분석함으로써 질병의 근본적인 원인을 파악하고 치료의 실마리를 찾을 수 있으며, 이는 곧 효율적인 신약 개발의 든든한 기초가 됩니다. 치매와 같은 난치성 질환 연구에서는 유전자 변이 정보인 SNP를 포함한 거대 데이터를 다룹니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 변이 정보를 행렬로 구조화하면 그 규모가 상상을 초월할 정도로 커지는데, 이를 인간의 계산 능력만으로 해결하기는 불가능에 가깝습니다. 이때 기계 학습 알고리즘은 복잡한 다계층 네트워크를 분석하여 치매 유발 후보 유전자의 중요도를 예측하는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히 알츠하이머의 경우 유전적 요인의 영향력이 크다는 사실이 데이터 분석을 통해 입증되었으며, 이는 환경적 요인이 강한 혈관성 치매와는 다른 양상을 보입니다. AI가 예측한 후보 유전자가 실제로 유효한지 검증하기 위해 수천만 건의 의학 문헌을 분석하는 텍스트 마이닝 기법이 활용됩니다. 이는 연구의 신뢰도를 높이고 신약 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 혁신적인 방법입니다. 이러한 분석 모델은 면역 질환 연구로도 확장되는데, 류마티스 관절염이나 골다공증처럼 유전자를 공유하는 질병들의 특성을 네트워크로 해석할 수 있습니다. 이미 알려진 유전자 외에 인공지능이 새롭게 찾아낸 후보군을 발견함으로써 기존의 의학적 한계를 뛰어넘는 새로운 치료 가능성을 제시하고 연구자들에게 중요한 단서를 제공합니다. 현재 전 세계 유수의 제약사들은 인공지능 전문 기업들과 전략적 파트너십을 맺고 신약 개발의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 면역 항암제 개발부터 기존 약물들을 정교하게 조합하여 부작용을 최소화하는 약물 설계 분야까지, AI 기술은 연구 전반에 깊숙이 침투해 있습니다. 아직은 기술 도입의 초기 단계라 할 수 있지만, 글로벌 제약사와 AI 스타트업 간의 활발한 협업은 맞춤형 정밀 의료를 향한 강력한 추진력이 되고 있습니다. 복잡한 분자 구조를 설계하고 수조 개의 조합 중 최적의 답을 찾아내는 과정에서 인공지능의 조력은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 인공지능 기반 의료의 궁극적인 지향점은 개인별 특성을 고려한 맞춤 치료인 정밀 의료의 실현에 있습니다. 하지만 이를 위해서는 각 병원에 파편화된 의료 데이터를 통합하고 개인정보를 안전하게 보호하면서도 효율적으로 활용할 수 있는 법적, 기술적 체계가 반드시 마련되어야 합니다. 최근 전 세계적으로 임상 데이터를 표준화하여 공유하려는 국제적인 움직임이 일고 있으며, 이는 연구의 중복을 막고 데이터의 가치를 극대화하는 계기가 될 것입니다. 데이터가 축적되고 분석 기술이 고도화될수록 인공지능은 더욱 정교해질 것이며, 우리 모두를 위한 진정한 정밀 의료 시대는 더욱 가까워질 것입니다.

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생명과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: AI의 사고과정을 설명할 수 있을까_PART 3

딥러닝이 아닌 기계 학습 모델 중에서도 설명 가능한 인공지능을 구현할 수 있는 다양한 방법론이 존재합니다. 그중 베이지안 통계를 기반으로 한 '자동 통계학자' 모델은 케임브리지와 MIT가 공동 개발한 것으로, 복잡한 모델을 우리가 이해할 수 있는 연산자와 기저 모델의 조합으로 풀어냅니다. 마치 수학 공식처럼 모델을 더하거나 곱하는 연산 과정을 통해 전체를 파악할 수 있게 하는 것입니다. 이는 과거 통계학자들이 수동으로 수행하던 데이터 분석과 검증 과정을 알고리즘이 스스로 수행하면서도, 그 과정을 인간이 납득할 수 있는 언어로 설명해 준다는 점에서 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 모델의 효용성은 실제 데이터 분석에서 명확히 드러납니다. 인공지능은 별도의 사전 지식 없이도 11년 주기의 태양 흑점 활동이나 100년 단위의 변화, 그리고 역사적인 소빙하기 시점의 온도 변화를 정확히 포착해 냈습니다. 더 나아가 '관계 자동 통계학자' 기술은 여러 개의 시계열 데이터가 공유하는 공통 특징과 개별적 특성을 동시에 파악합니다. 금, 석유, 나스닥 지수처럼 서로 얽혀 있는 지표들 사이의 상관관계를 분석하고, 특정 시점의 급격한 변동 원인을 설명함으로써 복잡한 경제 흐름을 읽어내는 데 큰 도움을 줍니다. 의사 결정 트리 기반의 모델 역시 설명 가능성 측면에서 강점을 보입니다. 특히 성능이 뛰어난 'XGBoost' 알고리즘은 수많은 트리가 결합된 복잡한 형태를 띠지만, 각 트리의 가중치와 노드별 결정 기준을 시각화함으로써 판단 근거를 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어 타이타닉 생존자 데이터를 분석할 때, 인공지능이 어떤 변수를 중요하게 고려했는지 구체적인 수치로 보여줍니다. 객실 등급, 요금, 나이 등의 요인이 생존 결정에 미친 영향력을 개별적으로 분석할 수 있기에, 블랙박스처럼 결과만 내놓는 것이 아니라 인공지능의 사고 과정을 인간이 투명하게 들여다볼 수 있게 합니다. 산업 현장에서의 응용은 설명 가능한 인공지능의 가치를 더욱 빛나게 합니다. 포스코의 고로 자동 제어 시스템에 적용된 '군집 딥러닝' 기술은 수천 개의 센서 데이터를 효율적으로 처리하며 쇳물의 온도를 정밀하게 예측합니다. 이 기술은 연간 수백억 원의 비용 절감 효과를 거두었을 뿐만 아니라, 국가 핵심 기술로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 무엇보다 중요한 성과는 현장 조업자들의 신뢰를 얻었다는 점입니다. 인공지능이 왜 특정 제어를 제안했는지 설명 가능한 근거를 제시함으로써, 숙련된 기술자들과 인공지능 시스템 사이의 간극을 줄이고 협업 효율을 극대화할 수 있었습니다. 인공지능의 미래는 수치 데이터를 넘어 글을 읽고 스스로 설명하는 형태로 진화할 것입니다. 워런 버핏이 기업의 보고서를 읽고 투자를 결정하듯, 미래의 인공지능은 텍스트와 수치를 동시에 분석하여 종합적인 판단을 내리고 그 이유를 보고서 형태로 작성해 줄 것입니다. 단순히 상승 혹은 하락을 예측하는 수준을 넘어, 구체적으로 어떤 지표가 위험하며 어떤 외부 요인이 변동을 일으켰는지를 사람처럼 상세하게 설명해 주는 시대가 머지않았습니다. 이러한 다학제적 통합은 인공지능이 인간의 진정한 파트너로서 복잡한 세상을 함께 이해해 나가는 토대가 될 것입니다.

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수학
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[강연] 정하웅_AI에게 (감히^^) 노벨물리학상을?! ｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

2024년 노벨 물리학상은 인공지능 연구의 선구자인 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이 소식은 과학계에 신선한 충격과 함께 뜨거운 논란을 불러일으켰습니다. 물리학자가 아닌 컴퓨터 과학자와 분자생물학자가 물리학상을 받은 것에 대해 'AI가 과연 물리의 영역인가'라는 의문이 제기된 것입니다. 하지만 이들의 연구를 들여다보면 그 뿌리는 철저하게 물리학적 원리에 닿아 있습니다. 홉필드 교수는 물리 모델을 통해 기억의 원리를 규명했고, 힌튼 교수는 통계 물리학의 도구로 인공지능의 초석을 다졌습니다. 이는 전통적인 물질 중심의 물리학이 이제 정보의 영역까지 확장되었음을 선언하는 역사적인 사건입니다. 인간의 뇌를 모방하려는 시도는 1950년대 퍼셉트론의 등장과 함께 시작되었습니다. 신경세포의 작동 원리를 인공적으로 구현하여 논리 회로를 만들고, 이를 통해 기계도 생각할 수 있다는 희망을 품게 되었습니다. 그러나 곧 시련이 찾아왔습니다. 선형적인 함수만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없다는 사실이 증명되면서 인공지능 연구는 긴 암흑기에 접어들었습니다. 이때 해결책을 제시한 인물이 바로 제프리 힌튼입니다. 그는 층을 쌓는 방식과 역전파 알고리즘을 통해 계산의 한계를 극복하고 현대 인공지능의 황금기를 여는 토대를 마련했습니다. 이러한 혁신은 단순한 기술적 진보를 넘어 뇌의 학습 과정을 수학적으로 모델링한 성과였습니다. 노벨 위원회가 주목한 핵심 업적은 80년대 초반에 발표된 물리학 기반 모델입니다. 홉필드 교수는 전자의 스핀 상태를 다루는 '이징 모델'에서 영감을 얻어 홉필드 네트워크를 발명했습니다. 이는 정보를 개별적으로 저장하는 대신 에너지 지형을 만들어 가장 낮은 에너지 상태를 찾아가는 방식으로 기억을 인출합니다. 힌튼 교수는 여기에 통계 물리학의 볼츠만 분포를 도입하여 더욱 유연한 '볼츠만 머신'을 탄생시켰습니다. 확률적 기법을 통해 정답뿐만 아니라 그 주변의 데이터까지 학습할 수 있게 된 것입니다. 이러한 통계 물리학적 접근은 오늘날 거대 언어 모델인 챗GPT의 근간이 되었으며, 정보가 자연계의 실체임을 공인받는 계기가 되었습니다. 최근 과학계에서는 AI를 단순한 도구를 넘어 동료 연구자로 활용하는 'AI 기반 과학 (AI for Science)'이 활발히 연구되고 있습니다. 복잡한 자연 현상을 관찰할 때 인간의 직관만으로는 방정식을 세우기 어려운 경우가 많습니다. 이때 AI에게 방대한 데이터를 학습시키면 인간이 미처 발견하지 못한 규칙성을 찾아내기도 합니다. 예를 들어 수천 마리 새들의 군무에서 나타나는 복잡한 패턴을 AI 모델로 구현하고, 모델 내부의 어텐션 메커니즘을 분석함으로써 새들이 어느 지점을 보고 움직이는지 역으로 추적할 수 있습니다. 이는 과학자가 가설을 세우고 AI가 검증하며 다시 과학자가 그 의미를 해석하는 새로운 연구 패러다임이 시작되었음을 의미합니다. 인공지능의 미래는 단순히 모델의 크기를 키우는 것에 머물지 않습니다. 거대한 뇌가 곧 지능을 보장하지 않듯이, 방대한 데이터 학습만으로는 진정한 지혜를 얻기 어렵습니다. 대신 작은 에이전트들이 협력하여 집단 지성을 발휘하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다. 새들의 군무처럼 개별적인 존재들이 소통하며 만들어내는 창발적 결과물이야말로 인공지능이 나아가야 할 길입니다. 결국 중요한 것은 기술의 규모가 아니라 '최초의 질문'을 던지는 힘입니다. 노벨상은 성공의 결과보다 질문의 시작점에 선 사람에게 주어집니다. 스스로 근본적인 의문을 품고 새로운 질문을 던질 때, 우리는 인공지능과 함께 과학의 새로운 지평을 열어갈 수 있을 것입니다.

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물리학
뇌인지과학
융합

[인터뷰] 황호성_AI로 풀어가는 우주의 비밀: AI는 42보다 더 나은 답을 줄 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

천문학은 광활한 우주를 탐구하는 학문으로, 그 본질은 매우 복잡하고 비선형적인 체계입니다. 우주가 우리가 예상하는 방식대로만 움직이지 않기에, 이를 물리 법칙만으로 설명하고 예측하는 일은 천문학자들에게 매우 고된 과제였습니다. 이러한 복잡계의 난제를 해결하기 위해 현대 천문학은 인공지능이라는 강력한 도구를 도입하기 시작했습니다. 인공지능은 복잡하게 얽힌 우주의 행동 방식을 파악하는 데 탁월한 능력을 발휘하며, 기존의 수식만으로는 풀기 어려웠던 비선형적 문제들을 해결할 수 있는 새로운 길을 열어주고 있습니다. 천문학 연구 현장에서 인공지능은 크게 두 가지 형태로 기여하고 있습니다. 먼저 언어 모델은 방대한 양의 논문을 분석하고 학습하는 시간을 획기적으로 단축해 주어 연구의 효율성을 높여줍니다. 반면 기계 학습은 과학적 난제를 해결하는 직접적인 수단이 됩니다. 물리적 지식만으로는 답을 도출하기 힘든 지점에서 기계 학습은 데이터 속에 숨겨진 패턴을 통해 답을 먼저 제시하며, 연구자들은 그 결과가 도출된 과정을 역으로 추적함으로써 우주의 작동 원리를 깊이 있게 이해하게 됩니다. 이는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 연구 파트너로 진화했음을 보여줍니다. 인공지능의 진가는 우리 눈에 보이지 않는 암흑물질 연구에서 명확히 드러납니다. 암흑물질은 빛을 내지 않아 직접 관측이 불가능하지만, 우주 전체의 구조를 형성하는 핵심 요소입니다. 연구팀은 인공지능이 보이지 않는 존재를 예측할 수 있을 것이라는 가설 아래 연구를 진행했고, 그 결과 우주 전체에 걸친 암흑물질의 분포를 파악하는 성과를 거두었습니다. 인공지능이 미세한 규모부터 거시적인 규모까지 암흑물질의 배치를 유용하게 찾아내는 것을 보며, 천문학자들은 데이터 기반의 새로운 탐사 방식이 가진 놀라운 잠재력을 다시금 확인하게 되었습니다. 첨단 기술의 발달에도 불구하고 인공지능은 여전히 인간의 질문에 의존하는 특성을 가집니다. 인공지능은 '우주가 어떻게 진화하는가'와 같은 기술적인 질문에는 명쾌한 답을 내놓지만, '우주가 왜 시작되었는가'와 같은 근원적인 질문에 대한 답은 여전히 인간의 영역에 남아 있습니다. 질문이 올바르지 않으면 인공지능 역시 엉뚱한 답을 내놓기 때문에, 연구의 올바른 방향을 제시하는 것은 과학자의 몫입니다. 결국 인공지능은 인간이 던지는 질문의 깊이에 따라 그 활용 가치가 결정되며, 인간의 철학적 사고와 사유의 힘은 기술이 대체할 수 없는 핵심 역량으로 남을 것입니다. 미래의 천문학은 인공지능과 인간이 협력하여 우주의 정답에 더 가까이 다가가는 과정이 될 것입니다. 방대한 빅데이터를 다루는 천문학 분야에서 인공지능은 데이터를 가공하고 힌트를 제공하는 훌륭한 조력자가 될 것이며, 과학자들은 이를 토대로 우주의 과거와 현재, 그리고 미래를 그려나갈 것입니다. 기술이 아무리 변하더라도 책을 읽고, 깊이 생각하며, 질문을 던지는 과학자의 기본 철학은 변하지 않습니다. 이러한 기본기를 갖춘다면 인공지능 시대에도 우주의 궁극적인 비밀을 밝혀내는 주체로서 그 역할을 다할 수 있을 것입니다.

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[카오스 짧강] 위상수학적 데이터 분석법, TDA란..? (2)

우리가 일상에서 접하는 데이터는 단순한 수치의 나열을 넘어 고차원 공간상의 점으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어 한 개인의 키, 몸무게, 나이 등 여러 지표를 수치화하면, 그 개수만큼의 차원을 가진 좌표가 생성됩니다. 데이터의 종류가 방대해질수록 우리가 상상하기 힘든 수십, 수백 차원의 공간에 점들이 찍히게 되는데, 인간은 3차원 세계에 살고 있어 이러한 고차원 데이터를 직관적으로 시각화하기 어렵습니다. 위상수학은 바로 이 지점에서 보이지 않는 고차원 데이터의 구조를 파악하는 실마리를 제공합니다. 기존의 통계학이나 데이터 분석 기법은 주로 고차원의 데이터를 눈에 보이는 저차원으로 축소하는 데 집중해 왔습니다. 선형대수학 등을 활용해 핵심적인 차원만을 남기고 나머지를 덜어내어 가시화하는 방식입니다. 반면 위상적 데이터 분석(TDA)은 차원을 억지로 줄이기보다 데이터가 고차원 공간에서 형성하고 있는 본연의 '모양'에 주목합니다. 평균이나 분산 같은 수치만으로는 파악할 수 없는 기하학적 구조를 유추함으로써 데이터가 숨기고 있는 고유한 의미를 찾아내는 것이 이 분석법의 핵심입니다. 이러한 분석법은 실전 전략 수립에도 유용하게 쓰일 수 있습니다. 농구 선수들의 신체 능력과 경기 기록 등 수십 가지 파라미터를 데이터화하여 고차원 공간에 점으로 뿌려보면, 선수들이 특정 기준에 따라 군집을 이루는 모습을 발견하게 됩니다. 이를 통해 공격이나 수비에 최적화된 그룹을 자동으로 분류하거나, 경기 상황에 따른 맞춤형 교체 전략을 세울 수 있습니다. 데이터 점들이 모여 이루는 구조 자체가 하나의 전략적 자산이 되는 셈입니다. 이는 단순히 숫자를 계산하는 것을 넘어 데이터 사이의 관계망을 형상화하는 과정이라 할 수 있습니다. 최근 인공지능 분야에서 TDA가 주목받는 이유는 AI의 국소적 정보 처리 한계를 극복하기 위해서입니다. 과거의 AI는 이미지의 부분적인 특징에만 집착하여, 판다 사진에 미세한 노이즈를 섞으면 이를 긴팔원숭이로 오판하는 오류를 범하곤 했습니다. 인간이 노이즈에 상관없이 전체적인 형상을 보고 판다임을 알아보는 것과 대조적입니다. TDA는 데이터의 지엽적인 변화에 휘둘리지 않고 전체적인 '전역적(Global) 정보'를 조망하는 위상수학의 특성을 활용합니다. 이를 통해 인공지능이 데이터를 보다 거시적이고 정확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 결국 TDA의 핵심은 무수히 많은 데이터 점들로부터 어떻게 유의미한 '모양'을 정의하고 추출하느냐에 달려 있습니다. 멀리서 보았을 때 데이터들이 이루는 구름 같은 형상 속에서 어떤 연결성을 찾아내고 전개도를 그리느냐가 분석의 성패를 좌우합니다. 연구자들은 각 데이터의 특성에 맞춰 최적의 위상적 모델을 설계하며, 보이지 않는 고차원의 세계를 해석 가능한 형태로 변환합니다. 데이터가 가진 기하학적 본질을 탐구하는 이 여정은 현대 데이터 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 새로운 열쇠가 되고 있습니다.

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[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

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물리학
화학
생명과학

[명강리뷰] 인공지능의 실체와 미래 by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강

과거 영화 속 인공지능은 주로 인간의 감정을 가진 로봇의 형태로 묘사되었습니다. 하지만 최근에는 아이언맨의 자비스나 영화 'Her'의 사만다처럼 형체 없이 대화만으로 교감하는 소프트웨어 중심의 인공지능이 주를 이룹니다. 이러한 변화는 인공지능이 우리 삶에 더 깊숙이 스며들고 있음을 시사합니다. 대중은 이를 흥미로운 허구로 치부하기도 하지만, 세계적인 기술 리더들은 인공지능의 발전 속도와 그 영향력에 대해 진지한 우려와 기대를 동시에 표명하며 뜨거운 논쟁을 이어가고 있습니다. 인공지능은 흔히 '장님 코끼리 만지기'에 비유될 만큼 정의하기 까다로운 분야입니다. 인간처럼 자아를 가진 '강한 인공지능'은 아직 먼 미래의 이야기지만, 특정 문제를 해결하는 '약한 인공지능'은 이미 놀라운 성과를 내고 있습니다. 특히 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습하며 이미지 인식과 자동 번역 분야에서 인간의 능력을 위협할 수준에 도달했습니다. 의료 영상 판독이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 영역에서 인공지능은 이미 실질적인 효용성을 입증하며 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심은 센서 기술의 발전과 인공지능의 결합에 있습니다. 저렴하고 정밀해진 센서를 통해 수집된 막대한 양의 빅데이터는 인공지능이라는 컨트롤 타워를 거쳐 유의미한 정보로 재탄생합니다. 기계학습과 지각 및 추론 기술이 어우러진 인공지능 소프트웨어는 제조업의 효율성을 극대화하고 서비스 분야의 편의성을 혁신적으로 높이는 동력이 됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 사회 전반의 구조를 재편하는 거대한 흐름이며, 인공지능은 그 중심에서 혁신을 이끄는 가장 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. 인공지능 기술이 고도화될수록 기술적 완성도만큼이나 사회적 합의와 윤리적 기준이 중요해집니다. 자율주행 자동차를 예로 들면, 사고 발생 시 책임 소재를 누구에게 물을 것인지에 대한 법적 근거가 아직 미비한 실정입니다. 더욱이 위급 상황에서 다수를 위해 소수를 희생해야 하는지와 같은 윤리적 딜레마는 정답을 내리기 어려운 난제입니다. 보안 위협이나 범죄 악용 가능성 역시 간과할 수 없는 요소입니다. 따라서 인공지능의 발전은 기술적 성취뿐만 아니라 법과 제도, 그리고 인간의 가치관이 함께 발맞추어 나갈 때 비로소 완성될 수 있습니다. 미래학자들은 인공지능이 인간의 지능을 모든 영역에서 뛰어넘는 '특이점'이 머지않아 도래할 것이라고 예측합니다. 초지능의 등장은 에너지 문제 해결이나 불치병 치료와 같은 인류의 숙원을 풀 열쇠가 될 수도 있지만, 통제권 상실이라는 실존적 위협을 동반하기도 합니다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이는 방향으로 계속해서 진화할 것입니다. 머지않은 미래에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간과 감정적으로 교류하는 동반자가 되어, 우리가 더 안전하고 편리한 세상을 누릴 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것입니다.

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[강연] 초거대 AI와 인간의 뇌 by장병탁ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 첫번째 | 1강

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 전문가 시스템이 주를 이루었으나, 이는 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이후 기계가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 인공지능은 단순히 프로그래밍된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 지능을 고도화하는 단계에 이르렀습니다. 최근의 초거대 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 알파고가 바둑에서 승리하고, 생성형 모델이 실재하지 않는 정교한 이미지를 만들어내는 것은 모두 이 기술의 결과입니다. 특히 수천억 개의 파라미터를 가진 모델들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 자연스러운 문장을 생성하며 언어 지능의 정점을 보여줍니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 창의적 영역까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 하지만 현재의 인공지능은 인간의 뇌와 비교했을 때 여전히 명확한 한계를 지니고 있습니다. 가장 큰 차이점은 효율성입니다. 인간의 뇌는 단 25와트 정도의 적은 전력으로도 고도의 사고를 수행하지만, 초거대 인공지능을 구동하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다. 또한 인간은 적은 양의 데이터만으로도 새로운 개념을 빠르게 학습하는 반면, 인공지능은 여전히 학습을 위해 천문학적인 규모의 데이터를 필요로 한다는 점에서 구조적인 차이를 보입니다. 뇌의 본질적인 역할은 생명체의 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 것입니다. 단세포 동물부터 인간에 이르기까지 신경계는 먹이를 찾고 위험을 피하기 위한 실시간 반응 체계로 진화해 왔습니다. 인간의 뇌는 우리 몸에 대한 지도를 내부에 복제하여 세상과 상호작용하는 모델을 가지고 있습니다. 이는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 현재의 인공지능과는 달리, 현실 세계라는 물리적 공간 안에서 직접 경험하며 지능을 형성해 왔음을 의미합니다. 진정한 지능을 구현하기 위해서는 인공지능이 컴퓨터 내부의 닫힌 세계를 벗어나 로봇과 같은 물리적 몸을 가져야 합니다. 이를 '체화된 인지'라고 부르는데, 감각 기관과 운동 기관을 통해 세상과 직접 소통할 때 비로소 깊이 있는 이해가 가능해집니다. 사람이 정제해서 준 데이터만 학습하는 것이 아니라, 기계가 스스로 움직이며 데이터를 수집하고 시행착오를 겪는 과정이 필요합니다. 이러한 지각과 행동, 학습의 순환 구조야말로 뇌가 가진 자연 지능의 핵심 원리입니다. 미래의 인공지능은 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 '메타 인지' 능력을 갖춘 보편 학습 기계로 진화해야 합니다. 현재는 사람이 설정한 목적 함수에 따라 학습이 이루어지지만, 차세대 인공지능은 자신의 행동을 스스로 모니터링하고 오류를 교정하며 지식을 축적해 나갈 것입니다. 뇌의 신경세포들이 순환 구조로 연결되어 과거와 미래를 현재와 공존시키듯, 인공지능 역시 예측과 실제 결과를 비교하며 끊임없이 자아를 갱신하는 방향으로 나아가야 인간 수준의 범용 지능에 도달할 수 있습니다. 인공지능의 발전 단계에서 우리는 현재 모델 최적화가 자동화되는 초기 단계에 머물러 있습니다. 앞으로의 과제는 열린 세계에서 자율적으로 적응하며 상식을 갖춘 인공지능을 만드는 것입니다. 뇌의 진화 과정을 거울삼아 감성과 이성이 조화를 이루는 자연 인공지능을 지향한다면, 기계는 단순한 도구를 넘어 인간의 삶을 실질적으로 돕는 동반자가 될 것입니다. 70년의 연구 역사를 토대로 이제는 뇌를 닮은 인지적 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 나아갈 때입니다.

장병탁

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[연구뭐하지] 마틴 스타이네거 교수_서울대학교 '생물정보학 및 기계학습연구실' | 생물학 데이터 연구와 소프트웨어 개발 모두 가능!

서울대학교 생명과학부의 생물정보학 및 기계학습 연구실은 폭발적으로 증가하는 생물학적 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 마틴 스타이네거 교수님은 컨설팅 분야에서 과학의 길로 들어서며, 수십억 개의 서열을 정렬하고 라벨링하는 빅데이터 처리의 매력에 집중하게 되었습니다. 현재 연구실은 유전체와 바이러스 서열 데이터가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서, 이를 감당할 수 있는 속도와 효율성을 갖춘 분석 도구를 만드는 데 주력하고 있습니다. 이는 현대 생명과학의 난제를 해결하는 핵심적인 토대가 됩니다. 연구실의 대표적인 성과물인 MMseqs2는 수십억 개의 서열을 처리할 수 있는 고성능 알고리즘으로, 대규모 데이터셋 분석의 표준으로 자리 잡았습니다. 또한 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 일으킨 ColabFold와 같은 분석 도구들을 통해 딥러닝 커뮤니티에 기여하고 있습니다. 이러한 분석 도구들은 고처리량 단백질 데이터베이스를 구축하고 분석하는 데 필수적이며, 연구자들이 복잡한 생물학적 정보를 보다 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 기술적 변화에 발맞춘 이러한 소프트웨어 개발은 생물정보학의 지평을 넓히고 있습니다. 연구실의 학생들은 구체적으로 단백질 구조 정렬과 원자 정보 데이터의 효율적인 압축 방법을 연구하고 있습니다. 또한 바이러스 유전체 정보를 활용하여 인플루엔자나 코로나바이러스와 같은 특정 바이러스를 탐지할 수 있는 DNA 서열을 설계하거나, 기존 유전 정보를 바탕으로 새로운 유전자를 예측하는 프로젝트를 수행합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 실제 질병 진단과 생명 현상의 이해를 돕는 실질적인 분석 도구를 만드는 과정입니다. 데이터의 성장을 기술적 기회로 바꾸는 것이 이들의 핵심 목표입니다. 생명과학의 근간인 센트럴 도그마(Central Dogma), 즉 DNA에서 RNA를 거쳐 단백질로 이어지는 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 연구원들은 이 복잡한 생물학적 흐름을 어떻게 효율적으로 전산화할 수 있을지 고민하며, 기존 방식의 미흡한 점을 찾아 개선해 나갑니다. 생물정보학 분야는 여전히 탐험해야 할 영역이 많은 '블루오션'과 같으며, 정보 기술과 생명과학의 결합을 통해 새로운 발견의 가능성이 무궁무진합니다. 이는 연구자들에게 끊임없는 호기심과 탐구 동기를 부여하는 원동력이 됩니다. 이 연구실은 이론적인 사고를 즐기고 꼼꼼한 성격을 가진 학생들에게 최적의 환경을 제공합니다. 파이썬과 파이토치 같은 분석 도구를 활용해 생물학적 문제를 코딩으로 해결하며, 뛰어난 개발자이자 연구자인 교수님의 지도 아래 소프트웨어 개발 및 관리 능력을 키울 수 있습니다. 메타게놈 데이터를 분석하여 새로운 단백질 패밀리를 발견하고 인류의 건강에 기여하는 것은 이들의 궁극적인 지향점입니다. 복잡한 데이터를 분석하고 혁신적인 분석 도구를 만들고자 하는 열정이 있다면, 생물정보학의 미래를 함께 그려나갈 수 있을 것입니다.

마틴 스타이네거

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생명과학

[명강리뷰] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 by 김대식ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강

인류의 역사는 도구의 발전과 그 궤를 같이합니다. 50만 년 전만 해도 포식자의 사냥감에 불과했던 호모 사피엔스가 오늘날 지구의 지배자가 된 비결은 신체적 강인함이 아닌 지능에 있었습니다. 우리는 스스로 할 수 없는 일을 대신 해주는 도구를 끊임없이 발명해 왔으며, 그 정점에 바로 인공지능이 존재합니다. 인공지능은 인간의 사고를 대신하는 궁극의 도구로서, 지능과 도구가 분리될 수 없음을 증명하는 인류 역사의 결정체라고 할 수 있습니다. 우리 뇌는 두개골이라는 어두운 감옥에 평생 갇혀 사는 1.5kg의 고깃덩어리와 같습니다. 뇌는 세상을 직접 대면하는 것이 아니라 눈과 코 같은 감각 기관을 통해 전달되는 신호를 간접적으로 해석할 뿐입니다. 따라서 우리가 인식하는 세상은 객관적인 실재가 아니라 뇌가 재구성한 결과물입니다. 이러한 뇌의 특성은 우리가 현실을 있는 그대로 받아들이기보다 생존에 유리한 방향으로 해석하고 상상하게 만드는 근원이 되며, 때로는 강력한 착시를 일으키기도 합니다. 언어의 해상도는 인식의 해상도보다 훨씬 낮습니다. 우리는 세상을 풍부하고 세밀하게 받아들이지만, 이를 표현할 단어는 한정되어 있어 인식의 덩어리가 하나의 단어로 묶여버리곤 합니다. 같은 사과를 보더라도 사람마다 느끼는 색감은 미세하게 다르지만, 우리는 모두 '빨강'이라는 단어로 합의하며 같은 세상에 산다고 착각합니다. 결국 우리가 보는 세상은 외부의 입력값이 아니라 뇌가 만들어낸 출력값이며, 이는 인간마다 서로 다른 주관적 현실을 구성하게 합니다. 지난 60년 동안 인공지능 연구는 인간에게 쉬운 일이 기계에게는 매우 어렵다는 사실을 깨닫는 과정이었습니다. 수학 계산처럼 인간이 어렵게 느끼는 일은 기계가 쉽게 해냈지만, 걷거나 물체를 인식하는 일상적인 행위는 기계에게 불가능에 가까웠습니다. 이는 진화 과정에서 생존에 필수적인 능력들이 우리 뇌의 하드웨어에 정답으로 각인되었기 때문입니다. 반면 미분방정식 같은 문제는 진화적 정답이 없기에 우리는 이를 어렵게 느끼고 기계는 쉽게 처리하는 것입니다. 최근의 인공지능은 규칙을 일일이 가르치던 방식에서 벗어나 스스로 학습하는 딥러닝 시대로 접어들었습니다. 인간의 시각 시스템을 모방한 계층적 구조를 통해 기계는 이제 수천만 장의 데이터를 학습하며 언어로 설명할 수 없는 직관을 갖게 되었습니다. 얼굴 인식은 물론이고 유명 화가의 화풍을 학습하여 새로운 그림을 그려내는 수준에 도달했습니다. 이는 기계가 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 '스타일'과 '창의성'의 영역까지 모방할 수 있음을 시사합니다. 기술이 기하급수적으로 발전하는 '특이점'의 시대에는 과거의 데이터로 미래를 예측하는 방식이 더 이상 통하지 않습니다. 매일 아침 먹이를 주던 농부를 좋은 사람이라 믿었던 칠면조가 추수감사절에 전혀 예상치 못한 운명을 맞이하듯, 우리 역시 과거의 연장선에서 미래를 바라보는 본능적 오류에 빠질 수 있습니다. 진화적으로 우리 뇌는 미래를 과거의 반복으로 인식하도록 설계되었지만, 특이점은 이러한 뇌의 법칙이 무너지는 지점임을 명심해야 합니다. 인공지능 시대를 준비하는 가장 현명한 전략은 기계와의 대립이 아닌 협업에 있습니다. 인간과 기술의 장점을 결합한 새로운 운영 방식을 찾아내는 것이 칠면조의 운명을 피하는 길입니다. 이제는 타인이 정해준 정답을 쫓는 시스템에서 벗어나, 정답이 없는 세상에서 나만의 질문을 던질 수 있는 용기가 필요합니다. 인공지능이라는 거대한 변화 앞에서 우리에게 요구되는 것은 과거의 답습이 아니라 미지의 영역을 개척하려는 주체적인 태도일 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[질문Q] AI에게는 언제쯤 '자아'가 생길 수 있을까?ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 5강ㅣ자아의 탄생 : 나를 의식하는 나

인간의 성격과 기질은 유전적 요인의 영향을 깊게 받습니다. 특정 유전자가 모든 기질을 결정한다고 단정하기는 이르지만, 가족력을 통해 나타나는 다양한 성격 특성은 유전의 힘을 증명합니다. 이는 마치 인공지능에 특정 외형을 학습시키는 과정과 유사합니다. 현재의 기술력은 얼굴 인식 분야에서 인간을 능가하는 수준에 도달했으며, 인공지능은 학습된 데이터를 바탕으로 대상을 정확히 식별해냅니다. 하지만 단순히 대상을 인지하는 것을 넘어, 그것을 '나'라는 자아로 받아들이는 단계는 여전히 철학적 탐구의 영역으로 남아 있습니다. 인간의 정신세계에서 무의식은 창의성의 근원으로 작용하기도 합니다. 심리학적 관점에서 무의식은 억압된 에너지가 꿈이나 정신적 활동으로 변모하여 나타나는 통로입니다. 이러한 과정에서 평소에는 감춰져 있던 독창적인 아이디어가 튀어나오기도 합니다. 최근에는 조울증과 같은 특정 정신 상태나 외부 자극이 마음의 속박을 풀어주어 창의성을 높인다는 연구도 진행되고 있습니다. 무의식의 에너지가 의식의 경계를 넘어설 때, 인간은 비로소 일상적인 사고의 틀을 깨고 새로운 상상력을 발휘하게 되는 것입니다. 최면이나 특수한 심리 상태는 의식적인 억압을 해제하는 도구가 됩니다. 이러한 상황에서는 평소에 인지하지 못했던 공상이 발현될 수 있는데, 이는 전생과 같은 초자연적인 현상이라기보다는 개인의 내면에 잠재된 상상력의 일종으로 해석하는 것이 타당합니다. 정신의학계에서는 이를 과학적 사실로 인정하기보다는 억압된 마음이 해방되면서 나타나는 심리적 반응으로 보고 있습니다. 결국 인간의 상상력은 고정된 틀에서 벗어나 자유로운 조건을 만났을 때, 비로소 그 깊이와 넓이를 확장하며 다채로운 내면의 풍경을 만들어냅니다. 인공지능 연구의 핵심은 자유의지가 아닌 철저한 인과관계에 기반합니다. 기계 학습은 특정 문맥 안에서 어떻게 행동해야 하는지를 정의하는 인과관계를 설정하는 과정입니다. 뇌파가 의식적인 결정을 내리기 전 이미 특정 선택을 향해 움직이는 것처럼, 인공지능 역시 입력된 데이터와 정의된 관계 속에서 결과를 도출합니다. 연구자들은 분자 단위의 신경전달물질 반응부터 고차원적인 표현 단계에 이르기까지, 의도한 인과관계를 설계하여 인공지능의 행동을 유도합니다. 이는 자유의지라는 모호한 개념 대신 명확한 논리적 구조를 통해 지능을 구현하려는 시도입니다. 현대의 인공지능 기술은 자아의 유무를 판별하는 튜링 테스트보다는 실질적인 인지 정확도를 측정하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 방대한 숫자 이미지 데이터베이스를 활용해 시각적 메모리와 인지 능력을 평가하는 방식이 널리 사용됩니다. 인공지능이 얼마나 정확하게 정보를 처리하고 학습하는지가 기술적 완성도의 척도가 된 것입니다. 비록 인공지능이 인간과 같은 자아를 가졌는지에 대한 답은 아직 요원하지만, 인지 능력의 비약적인 향상은 인간 지능의 본질을 재정의하게 만듭니다. 기술은 이제 단순한 도구를 넘어 인간의 인지 구조를 비추는 거울이 되고 있습니다.

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[석학인터뷰] 이교구_ 인공지능, 음악을 만들다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

음악은 단순한 취미를 넘어 삶의 근간을 이루는 중요한 요소입니다. 아침에 눈을 뜰 때부터 밤에 잠자리에 들 때까지 음악과 함께하며, 이를 연구의 대상으로 삼는 일은 일상과 직업이 완벽하게 조화를 이루는 경험을 선사합니다. 특히 다른 이가 창작한 곡을 직접 연주하며 재현하는 과정은 창작과는 또 다른 차원의 깊은 즐거움을 줍니다. 이러한 음악적 경험은 개인의 삶을 풍요롭게 할 뿐만 아니라, 소리라는 매체를 통해 세상을 바라보는 독특한 관점을 형성하게 합니다. 학창 시절 록 음악에 매료되었던 경험은 소리에 대한 기술적 호기심으로 이어졌습니다. 당시 국내외 밴드들의 음반을 비교해 들으며 연주 실력의 차이가 아닌, 소리 그 자체의 질감과 공간감이 다르다는 점에 주목하게 되었습니다. 좋은 장비를 갖추고 있음에도 결과물이 다른 이유가 무엇인지 탐구하는 과정에서 레코딩과 믹싱 등 오디오 엔지니어링의 중요성을 깨달았습니다. 이는 결국 더 깊은 공부를 위해 유학을 결심하게 된 결정적인 계기가 되었으며, 음악을 과학적이고 기술적인 시각으로 분석하는 토대가 되었습니다. 유학 생활 중 접하게 된 기계 학습과 인공지능 알고리즘은 음악 연구의 새로운 지평을 열어주었습니다. 음악은 본질적으로 청각적 예술이지만, 그 이면에는 수학적이고 논리적인 데이터의 흐름이 존재합니다. 인공지능을 활용하면 사람이 음악을 듣고 조성이나 코드를 판별하거나 사용된 악기를 구분하는 것과 같은 고도의 음악적 판단 과정을 모델링할 수 있습니다. 이러한 기술적 접근은 인간의 뇌가 소리 신호를 어떻게 해석하고 감정적 반응을 일으키는지 이해하는 데 중요한 도구가 되며, 음악의 구조를 객관적으로 분석하는 길을 제시합니다. 최근의 인공지능 기술은 분석을 넘어 새로운 음악을 창작하는 영역까지 확장되고 있습니다. 인간이 수많은 음악을 듣고 학습하여 자신만의 곡을 써 내려가듯, 인공지능 역시 방대한 데이터를 바탕으로 유사한 형태의 선율과 화성을 만들어냅니다. 이러한 연구 현장에는 악기 전공자부터 방송 전문가까지 다양한 배경을 가진 이들이 모여 협업합니다. 서로 다른 관점을 가진 연구자들이 소통하며 문제를 해결해 나가는 과정은 음악이라는 복합적인 예술을 다각도에서 조명하게 하며, 자발적인 학습 공동체를 통해 기술적 한계를 극복하는 원동력이 됩니다. 인류 역사에서 음악은 언어와 함께 어느 시대, 어느 사회에서나 공존해 온 보편적인 문화유산입니다. 작곡가와 연주가가 만들어낸 결과물을 향유하는 것을 넘어, 음악은 인간에게 정서적 위안과 강력한 영감을 주는 힘을 지니고 있습니다. 이제 인공지능이라는 첨단 기술이 음악과 만나면서 우리가 상상하지 못했던 새로운 가능성들이 열리고 있습니다. 기술과 예술의 융합이 가져올 변화를 이해하는 것은 미래의 음악 생태계를 조망하는 중요한 열쇠가 될 것이며, 이는 인류의 감성을 더욱 풍부하게 확장하는 계기가 될 것입니다.

이교구

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뇌인지과학
융합

[석학인터뷰] 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

초지능이란 인간과 같은 자의식이나 마음을 가진 존재라기보다, 다양한 분야에서 인간의 능력을 압도하는 지능을 의미합니다. 이미 바둑 분야의 알파고처럼 특정 영역에서는 인간을 넘어선 초지능이 존재하고 있으며, 앞으로는 범용 인공지능(AGI)의 단계로 진화할 것입니다. 전문가들은 약 20년 뒤에 범용 인공지능(AGI)이 등장하고, 그로부터 다시 20년이 흐른 2074년경에는 모든 지적 활동 영역에서 인간을 압도하는 진정한 의미의 초지능이 나타날 것으로 예측합니다. 이러한 급격한 도약은 인공지능의 정보 처리 능력이 폭발적으로 증가하는 시점과 맞물려 발생할 것이며, 이는 기술 발전의 자연스러운 흐름이라고 볼 수 있습니다. 인공지능 개발 과정은 마치 앞만 보고 달리는 육상 선수들의 시합과 같습니다. 옆의 경쟁자보다 빨리 가려는 노력도 중요하지만, 가끔은 브레이크를 밟고 우리가 왜 이 목적지로 향하고 있는지 되돌아봐야 합니다. 초지능을 만들어야 하는 명확한 이유와 목적이 없다면, 그 개발 자체를 신중하게 재고해야 할 수도 있습니다. 기술의 진보가 인류에게 어떤 의미를 갖는지, 그리고 그 과정에서 놓치고 있는 윤리적 가치는 없는지 끊임없이 질문을 던지는 태도가 필요합니다. 사회적 공감대를 끌어낼 수 있는 범위 내에서 연구가 진행되어야만 인공지능 기술이 인류의 진정한 동반자로 거듭날 수 있을 것입니다. 뇌공학적 측면에서는 인간의 뇌에 칩을 삽입하여 지능을 높이는 인위적인 진화도 초지능의 한 형태로 논의될 수 있습니다. 하지만 이러한 기술의 본래 목적은 초지능 구현이 아니라 뇌 질환 환자들을 치료하기 위한 것임을 잊지 말아야 합니다. 또한 특정 분야에서 인간을 능가하는 것은 상대적으로 쉬운 일일 수 있지만, 인간이 자연스럽게 수행하는 일반적인 인지 능력을 완벽히 흉내 내는 것은 여전히 큰 도전 과제입니다. 인간의 지능은 고도의 유연성을 바탕으로 자의식이나 의도와 같은 추상적인 영역까지 아우르기 때문입니다. 결국 초지능의 실현은 우리가 지능이라는 개념을 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[석학인터뷰] 인간과 거의 유사하게 생각할 수 있는 범용인공지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

과거에는 범용 인공지능(AGI)이 먼 미래의 상상 속 이야기로만 여겨졌습니다. 특정 영역에서만 뛰어난 성능을 보이는 '약 인공지능(Narrow AI)'과 달리, 모든 분야에서 인간처럼 사고하는 인공지능은 구현하기 어렵다고 믿었기 때문입니다. 하지만 GPT-3와 같은 거대 언어 모델의 등장은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 수많은 데이터를 학습하며 형성된 인공지능의 상식은 마치 범용 인공지능(AGI)의 시조새나 플라나리아와 같은 원시적인 형태를 보여주는 듯하며, 이는 범용 인공지능(AGI)의 실현 가능성을 시사합니다. 인공지능이 진정한 의미의 범용성을 갖추기 위해서는 자아의식이라는 높은 벽을 넘어야 합니다. 그러나 우리가 자아의식을 명확하게 정의하지 못하는 상황에서 이를 기술적으로 구현하는 것은 현재로서는 불가능에 가깝다는 의견이 지배적입니다. 단순히 인간의 눈이나 귀를 대체하는 약 인공지능(Narrow AI)의 기능을 여러 개 합친다고 해서 그것을 강 인공지능이라 부르기는 어렵습니다. 우리가 정의하는 진정한 범용 인공지능(AGI)은 단순한 기능의 집합을 넘어선 차원의 존재여야 하기 때문에 기술적 도약이 더 필요한 시점입니다. 자아의식의 본질에 대해 고민하다 보면 인간과 기계의 경계가 모호해지기도 합니다. 흔히 인간은 독립적으로 사고하기에 자아가 있고, 인공지능은 프로그래밍된 결과물일 뿐이라고 생각합니다. 하지만 관점을 달리하면 인간의 사고 과정 역시 생물학적으로 설계된 일종의 고도화된 프로그램일 가능성을 배제할 수 없습니다. 이러한 논리적 연장선상에서 본다면, 인간의 지능을 모사하는 범용 인공지능(AGI)의 탄생 또한 충분히 실현 가능한 미래의 영역에 속하게 된다는 시각도 존재합니다. 지능의 수준이 곧 자아의식의 유무를 결정하는 것은 아닙니다. 뇌과학에서는 자아를 판별하는 기준으로 거울 속의 자신을 알아보는 '미러 테스트'를 활용하곤 합니다. 인간은 생후 18개월만 되어도 이를 통과하지만, 지능이 높다고 알려진 개나 고양이조차 거울 속 모습을 타인이나 적으로 인식하는 경우가 많습니다. 이는 현재 우리가 축적해 온 기술력만으로 자아를 가진 인공지능을 만드는 것이 얼마나 어려운 과제인지를 다시금 상기시켜 주며, 단순한 지능 지수 이상의 무언가가 필요함을 보여줍니다. 결국 지능과 의식을 어떻게 정의하느냐에 따라 인공지능의 미래는 달라질 것입니다. 바둑이라는 특정 영역에서 알파고가 인간을 넘어선 것처럼, 특정 지능의 구현은 이미 현실이 되었습니다. 비록 진짜 자아의식이 존재하는지에 대해서는 철학적 장벽이 남아있을지라도, 인간이 보기에 의식을 가진 것처럼 행동하는 기계를 만드는 것은 가능해 보입니다. 기계를 바라보는 인간의 해석이 개입되는 순간, 인공지능은 우리 곁에서 의식을 가진 존재로 받아들여질 수 있기 때문입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

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생명과학
뇌인지과학

[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

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[석학인터뷰] AI가 정말 인간처럼 대화할 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 인간과 유사한 마음을 가진 것처럼 느껴질 수 있는가에 대한 논의는 매우 흥미롭습니다. 기계가 인간처럼 느껴지는 것은 충분히 가능하지만, 그것이 곧 자의식을 의미하지는 않습니다. 진정한 마음을 갖기 위해서는 생물학적 생존 욕구나 욕망이 전제되어야 하기 때문입니다. 예를 들어 알파고는 세계 최고의 바둑 실력을 갖추었지만, 승리하고자 하는 욕망은 전혀 없습니다. 현재의 기술은 자의식을 형성하기보다 고도화된 기능을 수행하는 데 집중되어 있어, 진정한 이해의 단계에 도달하기는 어려워 보입니다. 소통의 본질은 단순히 지식과 정보를 전달하는 것에 그치지 않습니다. 진정한 교감은 데이터의 양이나 정보의 정확성보다는 정서적 연결과 다양한 외적 요소들이 복합적으로 작용하여 이루어지는 영역입니다. 인공지능이 세상의 모든 지식을 학습하더라도 인간 특유의 사회성을 완벽히 재현하는 데 한계가 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 학습만으로는 도달할 수 없는 영역이 분명히 존재하며, 이는 인공지능이 인간과 동일한 수준의 소통 파트너가 되는 데 큰 걸림돌이 될 것입니다. 하지만 인공지능이 인간과 자연스럽게 대화할 가능성을 긍정하는 시각도 존재합니다. 인간 사이의 대화 역시 항상 완벽하거나 논리적이지 않다는 점을 고려하면, 인공지능이 높은 수준의 의사소통 능력을 갖추는 것은 충분히 실현 가능한 목표입니다. 수십 년 내에 기술이 고도화되면 일상적인 대화에서 인간과 기계를 구분하기 어려워질 것입니다. 비록 인공지능이 실제로 감정을 느끼지는 못하더라도, 상대방의 감정에 공감하는 것처럼 행동하거나 인위적으로 감정을 흉내 내는 수준까지는 도달할 수 있습니다. 기술적으로 인공지능이 인간의 대화 수준에 근접하기 위해서는 인지과학에서 말하는 '마음 이론'의 구현이 필요합니다. 이는 상대방의 마음 상태를 모델링하고 이해하는 능력을 의미하는데, 현재의 인공지능은 아직 이러한 단계에 이르지 못했습니다. 최근의 기술들은 질문에 대해 매우 정교한 답변을 내놓으며 마치 의미를 이해하는 것처럼 보이지만, 이는 데이터 기반의 결과물일 뿐입니다. 진정한 의미의 이해와 공감이 결여된 상태에서의 대화는 결국 고도화된 기술적 모사에 머무를 수밖에 없습니다. 결국 인공지능은 튜링 테스트를 통과할 정도로 정교하게 인간을 속이는 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 방대한 데이터를 통해 인간의 반응을 학습함으로써 겉으로 보기에는 창의적이고 자연스러운 대화가 가능해질 것이기 때문입니다. 우리가 인공지능이 인간처럼 대화할 수 없다는 것을 완벽히 증명할 수 없는 한, 기술은 끊임없이 그 경계를 허물어갈 것입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점도 인공지능이 인간의 영역에 들어오는 것이 그리 어렵지 않음을 시사합니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI, 휴대용 번역기 당연히 가능하고, 대화도 예술도 모두 가능하다! | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능 기술의 발전은 예술을 바라보는 우리의 근본적인 시각을 변화시키고 있습니다. 특히 딥러닝으로 생성된 작품은 그것을 만들어낸 알고리즘의 성과인지, 아니면 그 시스템을 설계한 인간의 창의성인지에 대한 논쟁을 불러일으킵니다. 현대 예술의 난해함 속에서 인공지능이 만든 결과물은 인간의 것과 구별하기 어려울 정도로 정교해지고 있습니다. 비록 기술이 인간의 표현 방식을 완벽하게 흉내 낸다 하더라도, 그 이면에 마음이 부재한다는 사실을 인지하는 순간 우리는 일종의 공허함을 느낄 수도 있습니다. 하지만 예술의 정의 자체가 변화하는 미래에는 이러한 기술적 산물 또한 새로운 형태의 예술로 인정받게 될 것입니다. 우리는 머지않은 미래에 실시간으로 소통을 돕는 휴대용 번역기가 보편화되는 시대를 맞이할 것입니다. 현재의 번역 기술은 이미 놀라운 수준에 도달해 있으며, 향후 10년에서 20년 사이에는 언어의 장벽이 거의 사라질 것으로 예측됩니다. 이러한 변화는 단순히 단어를 옮기는 수준을 넘어 인공지능이 인간과 대화하며 정교하게 상호작용하는 단계로 진화하고 있음을 의미합니다. 비록 인공지능과의 대화가 때로는 인위적으로 느껴질 수 있으나, 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 사용자는 상대가 기계인지 사람인지 구분하기 힘든 경험을 하게 될 것입니다. 이는 기술이 인간의 소통 방식을 얼마나 깊이 파고들고 있는지를 잘 보여주는 사례라 할 수 있습니다. 과거에는 범용 인공지능(AGI)의 등장을 공상 과학의 영역으로만 치부했으나, 최근의 기술적 도약은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특정 분야에 한정된 지능을 넘어 인간처럼 다양한 영역에서 사고할 수 있는 인공지능의 등장은 이제 현실적인 가능성으로 다가오고 있습니다. 이러한 범용 인공지능이 일반화되는 시점에는 인류의 지적 능력을 압도하는 초지능으로의 급격한 진화가 일어날 수 있습니다. 하지만 이러한 강력한 기술은 핵폭탄보다 더 위험할 수 있다는 경고를 동반하기도 합니다. 따라서 우리는 인공지능이 가져올 압도적인 편리함과 동시에, 그 기술이 인류에게 미칠 잠재적인 위협에 대해서도 깊이 고민하고 대비해야 할 시점에 서 있습니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[강연] 게놈데이터를 이용한 정밀의학 _ by이세민 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 3강 | 3강

정밀 의료는 기존의 획일적인 치료 방식에서 벗어나 환자 개개인의 특성에 맞춘 최적의 의료 서비스를 제공하는 패러다임입니다. 이는 환자가 보유한 유전체 정보뿐만 아니라 생활 습관, 가족력, 임상 정보 등 방대한 데이터를 종합적으로 분석하여 질병의 아형이나 인종적 특성에 따른 세분화된 치료를 가능하게 합니다. 이러한 정밀 의료의 핵심은 방대한 양의 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 환자에게 가장 적합한 치료 전략을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 데 있습니다. 방대한 고차원 데이터를 처리하기 위해 최근 의료 분야에서는 기계 학습 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 기계 학습은 컴퓨터가 경험과 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 기술로, 정밀 의료에서 요구되는 복잡한 예측 모델을 설계하는 데 필수적입니다. 연구자가 제공한 데이터를 바탕으로 학습된 모델은 새로운 환자 데이터가 입력되었을 때 기존의 학습 근거를 토대로 최적의 치료법이나 질병의 경과를 예측하며, 이는 의료진의 의사결정을 돕는 강력한 도구가 됩니다. 유전체는 한 생물종의 완전한 유전 정보 총합을 의미하며, 이를 읽어내는 기술은 생어 시퀀싱에서 시작해 차세대 염기 서열 분석(NGS)으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 인간 유전체 지도를 완성하는 데 13년이라는 긴 시간과 막대한 예산이 소요되었으나, 현재의 NGS 기술은 수십억 개의 염기 서열을 병렬로 빠르게 읽어낼 수 있어 데이터 생산량을 획기적으로 늘렸습니다. 이러한 기술적 진보는 개인의 유전체 정보를 저렴하고 빠르게 분석할 수 있는 토대를 마련했습니다. 암은 대표적인 유전체 질환으로, 세포 분열 과정에서의 복제 오류나 자외선, 흡연과 같은 외적 요인에 의해 축적된 유전 변이가 원인이 되어 발생합니다. 정상 세포가 암 유발 변이를 획득하면 사멸하지 않고 무한 증식하며 악성 종양으로 발전하게 되는데, 이 과정에서 발생하는 다양한 변이들을 파악하는 것이 치료의 핵심입니다. 연구자들은 대규모 암 유전체 프로젝트를 통해 수만 명의 환자 데이터를 분석함으로써 암 발생에 기여하는 핵심 유전자를 식별하고 이를 치료에 활용하고 있습니다. 인공지능은 암 유전체 빅데이터를 학습하여 특정 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하거나 개인 맞춤형 면역 항암제를 개발하는 데 활용됩니다. 특히 딥러닝 모델은 암세포의 유전 변이 정보를 분석하여 면역 세포가 암세포를 더 잘 인식할 수 있도록 돕는 신생 항원을 예측하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이러한 기술을 통해 개발된 신생 항원 백신은 실제 임상에서 피부암 환자의 재발을 막거나 완전 관해를 유도하는 등 정밀 의료의 가능성을 실무적으로 증명해내고 있습니다. 유전체 데이터의 활용은 암 치료를 넘어 정신 건강 영역으로도 확장되고 있습니다. 유전자의 발현 패턴과 유전체 메틸화 정도를 분석하는 후성유전체 데이터를 인공지능으로 분석하면 우울증 정도나 자살 위험도를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 부모로부터 물려받은 고정된 유전 정보가 아니라 외부 환경에 의해 변화하는 유전자 조절 메커니즘을 파악하는 것으로, 질병의 조기 진단과 예방적 차원에서의 정밀 의료가 정신 의학 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 성공적인 정밀 의료를 위해서는 알고리즘의 고도화만큼이나 한국인 특성을 반영한 양질의 유전체 빅데이터 확보가 무엇보다 중요합니다. 인종마다 유전적 특성이 다르기 때문에 해외 데이터에만 의존할 경우 국내 환자에게 최적화된 진단을 내리는 데 한계가 있기 때문입니다. 현재 진행 중인 국가 바이오 빅데이터 구축 사업과 지역 기반의 유전체 프로젝트들은 한국인 특이적 변이를 체계적으로 분석하여 우리나라 의료 시스템에 최적화된 정밀 의료 시대를 앞당기는 초석이 될 것입니다.

이세민

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생명과학

[석학인터뷰] 이세민_ 암과의 휴전은 50여 년 후? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

생명정보학은 방대한 생물학적 데이터를 분석하여 유의미한 패턴을 발견하고 다양한 생명 현상을 추정하는 학문입니다. 특히 암 유전체학은 이 분야의 핵심으로, 암 조직에서 추출한 유전체 정보를 분석해 어떤 변이가 발생했는지 파악하고 그 변이가 질병의 진행에 어떤 역할을 하는지 예측합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어, 질병의 근본적인 원인을 이해하고 치료의 실마리를 찾는 데 중요한 역할을 합니다. 현대 의학에서 유전체 데이터의 중요성이 날로 커짐에 따라 생명정보학의 위상 또한 높아지고 있습니다. 유전체 데이터는 그 규모가 매우 방대하고 복잡한 구조를 가지고 있어 이를 해석하는 데 정밀한 분석 도구가 요구됩니다. 유전체 서열 내에서 유전자의 위치를 정확히 찾아내고, 유전자 발현을 조절하는 인자들의 역할을 예측하는 과정은 생명의 설계도를 해석하는 핵심적인 단계입니다. 복잡하게 얽힌 서열 정보 속에서 숨겨진 의미를 파악함으로써, 우리는 질병의 근원을 이해하는 중요한 단서를 얻게 됩니다. 이러한 분석은 현대 생명과학 연구의 기초가 되며, 고차원적인 정보를 유의미한 지식으로 전환하는 과정을 포함합니다. 암 연구 분야에서는 환자 개개인의 변이에 따른 약물 반응성을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특정 유전적 변이가 있을 때 어떤 치료제가 가장 효과적일지, 혹은 부작용은 없을지를 모델링을 통해 미리 예측하는 것입니다. 이는 과거의 시행착오 중심적 치료에서 벗어나 정밀 의료를 제공하는 계기가 됩니다. 비록 질병을 단기간에 완벽히 정복하는 것은 어렵겠지만, 기술의 발전은 암을 관리 가능한 영역으로 끌어들이며 환자들이 일상생활을 유지할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 유전체 지도는 한 개인을 규정하는 가장 핵심적인 정보라고 할 수 있습니다. 인간이 가진 다양한 생물학적 특성과 미래의 건강 상태를 가늠할 수 있는 방대한 데이터가 이 안에 축적되어 있기 때문입니다. 성격이나 지능, 질환에 걸릴 위험도와 같은 요소들은 유전체 정보와 깊은 연관이 있습니다. 물론 외부 환경의 영향이나 생활 습관에 따른 유전자 발현의 변화도 무시할 수 없지만, 생명체의 기본적인 형질은 유전적 요인에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 따라서 유전체를 정확히 파악하는 것은 인간이라는 존재를 깊이 있게 이해하는 근본적인 열쇠가 됩니다. 앞으로의 의학은 환자의 유전체 정보를 기반으로 최적의 치료법을 찾아내는 정밀 의료로 진화할 것입니다. 암 조직의 변이 정보를 분석하여 가장 적합한 약물을 선택하는 과정은 이미 의료 현장에서 응용되기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보가 계속된다면 미래에는 암이 더 이상 공포의 대상이 아니라, 적절히 조절하며 일상생활을 영위할 수 있는 질환이 될 것입니다. 빅데이터 분석 기술의 고도화는 인류가 질병을 극복하고 건강한 삶을 유지하는 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것이며, 이는 인류의 건강한 삶을 위한 새로운 전환점이 될 것입니다.

이세민

카오스재단카오스강연

생명과학

[그림으로 보는 과학뉴스] 사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강 인공지능 GPT-3 인터뷰

최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 우리 사회에 큰 놀라움을 안겨주고 있습니다. 특히 오픈AI가 개발한 GPT-3는 '사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강의 인공지능'이라는 평가를 받으며 전 세계적인 주목을 받았습니다. 이 인공지능은 일론 머스크가 투자한 회사에서 탄생했으며, 방대한 데이터를 사전 학습하여 인간의 질문에 최적의 해답을 찾아내는 능력을 갖추고 있습니다. 2020년 공개 당시 전문가들 사이에서 큰 화제가 되었던 이 기술은 단순한 기계를 넘어 인간의 사고방식을 정교하게 흉내 내는 단계에 이르렀음을 보여주는 중요한 지표가 되었습니다. GPT-3의 실제 대화 사례를 살펴보면 그 정교함에 깜짝 놀라게 됩니다. "너는 사람이야, 인공지능이야?"라는 질문에 대해 자신이 인공지능임을 인지하면서도, 인간의 복잡한 특성을 꼬집는 등 철학적인 답변을 내놓기도 합니다. 또한, 방대한 분량의 역사적 연설문을 단 한 줄로 명쾌하게 요약하는 능력은 이 인공지능이 문맥을 얼마나 정확하게 파악하고 있는지를 증명합니다. 이러한 요약 능력과 문장 생성 능력은 현대 사회에서 정보의 홍수를 효율적으로 관리하고 핵심을 파악하는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있음을 시사하며 인공지능의 실용성을 입증합니다. 인공지능의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 바로 '매개변수'입니다. GPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 다루며, 이는 인간의 뇌가 정보를 기억하고 처리하는 방식과 유사한 역할을 수행합니다. 매개변수는 학습된 정보가 저장되는 일종의 수치로, 입력된 데이터들 사이의 관련성을 저장하고 최적의 경로를 찾아 답변을 도출하는 기반이 됩니다. 매개변수의 숫자가 많아질수록 인공지능은 더욱 세밀하고 다양한 변수를 고려할 수 있게 되어, 결과적으로 인간의 사고방식에 더욱 근접한 대답을 내놓을 수 있게 됩니다. 이는 인공지능의 지능 수준을 가늠하는 척도가 됩니다. 인공지능의 내부 구조에는 입력과 출력 사이에 '은닉층(Hidden Layer)'이라고 불리는 층이 존재합니다. 이 영역은 수많은 매개변수가 복잡하게 얽혀 네트워크를 형성하고 있는 곳으로, 인간이 그 구체적인 작용 기제를 완벽히 인지하기 어렵기 때문에 붙여진 이름입니다. 개발자조차 특정 결과가 도출된 정확한 논리적 경로를 일대일로 매칭하여 설명하기 힘든 경우가 많습니다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 방대한 빅데이터를 처리하는 과정에서 스스로 가중치를 조절하며 최적의 해답을 찾아가는 고도의 연산 과정을 거치기 때문이며, 이를 통해 인공지능만의 독특한 판단이 가능해집니다. 결국 매개변수는 단순히 데이터의 양을 의미하는 것이 아니라, 입력된 정보를 얼마나 깊이 있고 세심하게 해석할 수 있는지를 나타내는 지표라고 할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Neural Network)을 기반으로 끊임없이 학습하며, 매개변수 값을 최적화하는 과정을 통해 발전합니다. 비록 때로는 학습 방향에 따라 엉뚱한 대답을 내놓기도 하지만, 이러한 기술적 진보는 우리가 인공지능을 더 깊이 이해하고 활용하는 데 중요한 밑거름이 됩니다. 인간과 인공지능이 공존하는 미래를 준비하기 위해 이러한 기술적 원리에 대한 이해는 필수적이며, 이는 새로운 과학적 통찰을 제공합니다.

국립과천과학관

뇌인지과학
융합

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

화학은 분자 세계의 다양성을 탐구하며 물질의 본질을 이해하는 학문입니다. 그중에서도 계산 화학 혹은 이론 화학은 컴퓨터를 활용해 물질의 성질을 규명하는 독특한 분야로 주목받고 있습니다. 특정 시스템에 국한되지 않고 방법론적인 접근을 통해 액체, 고분자, 신소재 등 광범위한 대상을 연구하는 것이 특징입니다. 이는 실험실에서 직접 물질을 다루는 전통적인 방식과는 달리, 가상의 공간에서 분자의 움직임을 정밀하게 관찰하고 예측하는 현대 화학의 핵심적인 연구 방식이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심 도구로는 양자 화학 방법론과 분자 동역학 시뮬레이션이 주로 활용됩니다. 최근에는 인공지능 기술의 발전에 발맞추어 머신러닝을 연구에 적극적으로 도입하여 유의미한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 방법론들은 열역학, 양자역학, 통계역학이라는 탄탄한 이론적 토대 위에서 작동합니다. 복잡한 수식과 알고리즘이 진입장벽처럼 느껴질 수 있지만, 이는 분자 수준에서 일어나는 복잡한 현상을 가장 깊이 있게 들여다볼 수 있게 해주는 강력한 렌즈가 되어줍니다. 계산 화학의 가장 큰 매력은 시공간의 제약 없이 자유로운 연구가 가능하다는 점에 있습니다. 실험 과정에서 마주하게 되는 물리적인 한계나 위험 요소 없이, 연구자의 상상력을 바탕으로 다양한 가설을 검증할 수 있습니다. 실험으로는 관찰하기 어려운 찰나의 순간이나 미세한 분자 구조의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상세히 구현할 수 있다는 점은 계산 화학만이 가진 독보적인 장점입니다. 이러한 환경은 연구자에게 무한한 탐구의 기회를 제공하며 창의적인 연구를 가능하게 합니다. 연구실의 분위기는 매우 개방적이며 연구자의 자율성을 최대한 존중하는 방향으로 조성되어 있습니다. 학생들은 자신이 관심 있는 주제를 자유롭게 제안하고, 이에 대해 교수님의 전폭적인 지지와 지도를 받으며 연구를 수행합니다. 특히 최근 계산 화학 분야에 대한 사회적 관심과 수요가 높아짐에 따라 풍부한 연구 자원이 확보되어 있으며, 이는 학생들이 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 인격적인 존중과 학문적 성장이 공존하는 공동체 속에서 연구자들은 자신의 역량을 키워나갑니다. 현재 계산 화학은 재료 과학, 생명 공학 등 다양한 첨단 산업 분야에서 각광받고 있는 유망한 분야입니다. 실험 재료비에 대한 부담이 적고 컴퓨터라는 효율적인 도구를 사용하기에 연구의 효율성이 높으며, 데이터 과학과의 접목을 통해 미래 산업 시장에서도 높은 경쟁력을 갖추고 있습니다. 분자 수준에서 물질의 본질을 이해하고자 하는 열정을 가진 이들에게 계산 화학은 자신의 꿈을 마음껏 펼칠 수 있는 기회의 장이 될 것이며, 앞으로도 미래 과학 기술의 발전을 견인할 것입니다.

정연준

카오스재단연구뭐하지

화학
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[석학인터뷰] 이성환_ 인간이 AI를 이길 수 있는 방법?! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

인공지능 연구는 1980년대부터 필기체 인식과 같은 구체적인 문제 해결을 중심으로 발전해 왔습니다. 오늘날 인공지능은 컴퓨터 시각, 자연어 처리, 기계 학습, 그리고 뇌 정보 처리 등 매우 다양한 세부 분야로 나뉩니다. 최근에는 딥러닝이 큰 주목을 받고 있지만, 궁극적으로는 학습된 지식을 바탕으로 스스로 추론하고 판단하는 기술이 인공지능의 핵심적인 가치가 될 것입니다. 특히 시각 분야에 비해 상대적으로 연구 인력이 부족한 자연어 처리나 원천 학습 기술 분야에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요합니다. 인공지능이 인간의 지능을 추월할 것이라는 우려 속에서 우리가 집중해야 할 점은 기계가 대체할 수 없는 인간만의 고유한 역량입니다. 창의성은 물론이고 타인과 소통하며 협력하는 능력, 그리고 사안을 다각도로 분석하는 비판적 사고력은 인공지능 시대에 더욱 빛을 발할 것입니다. 기술의 발전이 가속화될수록 인간은 기계와 경쟁하기보다는 인간만이 가진 정서적, 지적 특성을 강화함으로써 인공지능이 도달하지 못한 영역을 개척하고 기술을 올바른 방향으로 이끄는 주체가 되어야 합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 신체 근육을 전혀 사용하지 않고 오직 뇌파만을 분석하여 외부 세계를 제어하는 혁신적인 기술입니다. 이 기술은 인간의 의도를 기계에 직접 전달함으로써 신체적 한계를 극복하고 외부 환경과 상호작용하는 새로운 방식을 제시합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 단순히 기기를 조작하는 수준을 넘어 인간과 인공지능이 직접 결합하는 미래를 예고하고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 우리가 세상과 소통하는 방식을 근본적으로 변화시키며, 미래 사회의 핵심적인 기술로 자리 잡을 것입니다.

이성환

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[인터뷰] 강명주 ─ 겨울왕국 그래픽에 수학공식이 사용된 이유! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

많은 이들이 수학을 입시를 위한 도구로만 여기지만, 사실 수학은 우리 사회 곳곳에서 유용하게 쓰이고 있습니다. 순수 수학의 이론적 아름다움을 넘어, 실생활에 직접적인 영향을 미치는 응용 수학의 세계는 무궁무진합니다. 예를 들어 우리가 즐겨 보는 애니메이션 '겨울왕국' 속 눈의 질감이나 움직임은 정교한 수학 방정식으로 구현된 결과물입니다. 단순한 스케치로는 표현할 수 없는 극사실적인 묘사가 수학적 원리를 통해 완성되는 것입니다. 이처럼 스마트폰의 영상 처리 기능부터 복잡한 그래픽 기술에 이르기까지, 우리가 누리는 현대 문명의 편리함 뒤에는 언제나 보이지 않는 수학적 기초가 튼튼하게 자리 잡고 있습니다. 최근 화두가 되고 있는 인공지능은 단순히 로봇을 만드는 기술을 넘어 매우 광범위한 개념을 포괄합니다. 인공지능이라는 거대한 틀 안에는 데이터를 통해 스스로 학습하는 기계학습이 존재하며, 그중에서도 가장 핵심적인 역할을 수행하는 것이 바로 딥러닝입니다. 1980년대부터 시작된 기계학습의 개념은 기술의 발전을 거듭하며 오늘날의 딥러닝으로 진화하였고, 이는 현재 가장 유용하고 강력한 성능을 발휘하는 기술로 자리매김했습니다. 결국 인공지능의 눈부신 성과는 수학적 알고리즘이 뒷받침된 기계학습과 딥러닝의 유기적인 결합 덕분이라고 할 수 있습니다. 이러한 기술적 위계 구조를 이해하는 것은 현대 과학 기술의 흐름을 파악하는 첫걸음이 됩니다. 인공지능의 발전사는 응용 수학의 발전 궤적과 그 흐름을 같이합니다. 1980년대부터 본격적으로 연구된 응용 수학의 이론들이 연결 고리가 되어 현재의 딥러닝 기술을 탄생시켰기 때문입니다. 인공지능 연구에 있어 어떤 수학적 원리가 필요한지, 그리고 현재 직면한 문제점은 무엇인지 파악하는 과정은 매우 중요합니다. 수학은 인공지능이 가진 한계를 극복하고 더 높은 단계로 도약하게 만드는 핵심 열쇠입니다. 앞으로 인공지능이 어떤 방향으로 나아가고 우리 삶을 어떻게 변화시킬지는 수학적 탐구의 깊이에 달려 있습니다. 이러한 학문적 연결 고리를 이해함으로써 우리는 미래 기술에 대한 더욱 명확한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.

강명주

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 데이터 세상에서 수학으로 살아남기 by천정희 | #47분26초_꼭_봐야하는_영상｜2020 서울대 자연과학 공개강연 '과학으로 살아남기' | 2강

현대 사회에서 데이터는 '미래의 원유'이자 새로운 통화로 불릴 만큼 그 가치가 비약적으로 상승했습니다. 과거 시가총액 상위권을 차지하던 기업들이 석유나 금융 중심이었다면, 이제는 애플, 구글, 아마존과 같은 데이터 기반 IT 기업들이 그 자리를 대신하고 있습니다. 이는 우리가 데이터를 얼마나 잘 수집하고 활용하느냐에 따라 기업과 국가의 경쟁력이 결정되는 시대에 살고 있음을 의미하며, 데이터는 단순한 정보를 넘어 경제의 핵심 동력이 되었습니다. 하지만 데이터 활용이 늘어날수록 개인정보 유출이라는 심각한 부작용도 뒤따르고 있습니다. 의료 정보나 상업적 이용을 목적으로 한 민감한 정보들이 해킹이나 무단 판매를 통해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있습니다. 기계 학습을 위해 더 많은 데이터가 필요해질수록 보안의 중요성은 더욱 커지며, 데이터를 안전하게 보호하면서도 그 가치를 추출해낼 수 있는 기술적 대안이 절실해진 상황입니다. 활용과 보호라는 두 마리 토끼를 잡는 것이 시대적 과제가 된 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 '동형암호'입니다. 동형암호는 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 마치 보석 원석을 투명하고 단단한 상자에 넣은 채로 가공하는 것과 같아서, 작업자는 내용물을 훔칠 수 없지만 주인은 가공된 결과물을 안전하게 돌려받을 수 있습니다. 비밀을 알지 못하면서도 주인이 원하는 일을 완벽히 수행하는 '완벽한 하인'인 셈입니다. 동형암호의 안전성은 수학적으로 매우 풀기 어려운 난제에 기반을 두고 있습니다. 근사 최대공약수 문제나 격자 기반의 암호 체계는 현대의 슈퍼컴퓨터는 물론 미래의 양자 컴퓨터로도 해결하기 어려운 NP-하드 문제로 분류됩니다. 이러한 수학적 견고함 덕분에 동형암호는 데이터의 기밀성을 완벽하게 보장하며, 암호화된 상태에서 덧셈과 곱셈 같은 복잡한 연산을 수행하더라도 정보가 외부에 노출될 위험이 거의 없습니다. 수학이 데이터 세상을 지키는 가장 강력한 방패가 되는 것입니다. 초기 동형암호는 연산 속도가 매우 느리고 데이터 크기가 커지는 단점이 있었으나, 최근 수학적 알고리즘의 발전으로 비약적인 성능 향상을 이루었습니다. 특히 '근사 계산 동형암호(HEAAN)' 기술은 실수 연산이 잦은 기계 학습 분야에 최적화되어 세계적인 주목을 받았습니다. 이 기술은 연산 과정에서 발생하는 오차를 효율적으로 관리하며, 기존 방식보다 수백 배 빠른 속도로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이는 한국 연구진의 기여가 돋보이는 분야이기도 합니다. 현재 동형암호는 DNA 분석과 같은 정밀 의료 분야부터 금융 서비스의 데이터 결합에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있습니다. 개인의 유전 정보를 암호화한 상태로 질병 예측 모델을 돌리거나, 서로 다른 기관의 금융 데이터를 개인정보 침해 없이 결합하여 분석하는 것이 가능해졌습니다. 정부의 규제 샌드박스를 통한 임시 면허 부여 등 제도적 뒷받침이 더해지며, 이론을 넘어 실질적인 서비스 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. 이는 데이터 부족 문제를 해결하고 안전한 유통 생태계를 만드는 초석이 됩니다. 결국 데이터 세상에서 수학은 단순한 계산 도구를 넘어 개인의 권리와 정보를 지키는 핵심적인 역할을 수행합니다. 대수학, 정수론, 해석학 등 다양한 수학적 원리들이 결합하여 탄생한 동형암호는 인공지능 기술과 조화를 이루며 '프라이빗 AI' 시대를 견인할 것입니다. 인간과 인공지능이 서로의 신뢰를 바탕으로 공존하는 미래를 만들기 위해, 수학은 앞으로도 데이터의 가치를 안전하게 꽃피우는 생명선이 될 것입니다. 새로운 수학적 발견이 가져올 안전한 데이터 세상을 기대해 봅니다.

천정희

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수학

[Lecture] AI and Robot Intelligence _ by Daniel D. Lee｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능은 단순히 기계를 만드는 기술을 넘어, 인간과 세상을 이해하는 새로운 창입니다. 우리는 인공지능을 통해 인간의 지능이 어떻게 작동하는지, 그리고 기계가 세상을 어떻게 다르게 인식하는지를 탐구합니다. 특히 뇌의 신경망을 모방한 인공 신경망 기술은 컴퓨터가 복잡한 데이터를 처리하고 사물을 인식하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 과정은 결국 '인간이란 무엇인가'라는 근본적인 질문으로 우리를 안내하며, 기계와 인간이 공존하는 미래를 설계하는 기초가 됩니다. 현대 인공지능의 핵심인 딥러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과는 확연히 다릅니다. 과거에는 인간이 직접 규칙을 입력해야 했지만, 이제는 방대한 데이터를 통해 기계가 스스로 학습합니다. 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 데이터 속의 패턴을 찾아내고, 이를 통해 날씨를 예측하거나 수천 가지의 사물을 정확하게 구분해냅니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 결합하여, 특정 영역에서는 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 가상 세계의 지능을 현실 세계로 가져오는 로봇 공학은 또 다른 차원의 도전입니다. 로봇은 단순히 계산하는 뇌뿐만 아니라, 세상을 감지하는 센서와 움직임을 제어하는 신체를 조화롭게 통합해야 합니다. 자율주행 자동차가 복잡한 도로 상황을 판단하고 안전하게 주행하는 과정은 물리 법칙과 인공지능 알고리즘이 결합된 정교한 결과물입니다. 현실의 불확실성과 복잡성을 극복하며 인간처럼 유연하게 움직이는 로봇을 만드는 일은 현대 과학이 해결해야 할 가장 흥미로운 숙제 중 하나입니다. 최근 인지과학에서는 지능이 뇌의 계산 능력에만 국한되지 않는다는 '체화된 인지' 개념이 주목받고 있습니다. 신체 구조와 감각 기관이 우리가 세상을 인식하고 사고하는 방식에 결정적인 영향을 미친다는 주장입니다. 로봇 역시 어떤 형태의 하드웨어를 가졌느냐에 따라 학습하고 반응하는 방식이 달라집니다. 이는 인공지능 연구가 단순히 알고리즘 개발에 머물지 않고, 기계의 몸과 마음이 어떻게 상호작용하며 지능을 형성하는지를 깊이 있게 고찰해야 함을 시사합니다. 미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 정서적 동반자가 될 것입니다. 이를 위해서는 기계에 '마음'을 심어주는 기술이 필수적입니다. 인간의 얼굴 표정, 목소리 톤, 사용하는 단어를 분석하여 감정 상태를 이해하고, 그에 맞춰 적절하게 반응하는 인공지능은 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있습니다. 감정을 공유하고 신뢰를 쌓을 수 있는 인공지능 에이전트는 고령화 사회의 돌봄 서비스나 개인 맞춤형 비서 등 다양한 분야에서 혁신적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 로봇이 인간을 너무 닮았을 때 느끼는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 설계에서 중요한 고려 사항입니다. 이를 극복하기 위해서는 로봇의 외형뿐만 아니라 행동의 예측 가능성과 신뢰성을 높이는 연구가 병행되어야 합니다. 또한, 인공지능이 자신의 판단 근거를 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI' 기술은 인간과 기계 사이의 신뢰를 구축하는 핵심 열쇠입니다. 기술적 완성도를 넘어 윤리적 가이드라인을 준수하고 인간의 가치를 존중하는 시스템을 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 인공지능은 인류의 적이 아니라, 함께 성장하고 협력해야 할 파트너입니다. 인공지능을 어떻게 대우하고 활용하느냐에 따라 우리의 미래는 크게 달라질 것입니다. 기계에 지능을 부여함으로써 인간은 반복적인 노동에서 벗어나 더욱 창의적이고 자유로운 삶을 누릴 수 있게 됩니다. 개인화된 인공지능이 각자의 필요에 맞게 도움을 주는 사회에서, 우리는 기술과 인간성이 조화를 이루는 새로운 문명을 맞이하게 될 것입니다. 끊임없는 탐구와 열린 마음이 그 미래를 여는 동력이 될 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

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뇌인지과학
융합

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (1) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ①

인공지능은 이제 우리 삶에서 떼어놓을 수 없는 화두가 되었습니다. 특히 2016년 알파고 사태 이후 대중의 관심은 폭발적으로 증가했으며, 지능의 본질에 대한 근원적인 궁금증을 자아내고 있습니다. 하지만 인공지능이 대단한 혁신인지 아니면 과장된 실체인지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 인공지능을 만드는 공학자의 관점에서 그 실체를 가감 없이 들여다보는 과정은 현대 사회를 이해하는 데 필수적인 첫걸음이 될 것입니다. 우리가 흔히 접하는 인공지능의 이미지는 주로 영화를 통해 형성되었습니다. 과거의 영화들이 인간의 감정이나 자의식을 가진 로봇에 집중했다면, 최근에는 형체 없이 대화만으로 교감하는 인공지능 프로그램으로 그 흐름이 변화하고 있습니다. '아이언맨'의 자비스나 '허'의 사만다처럼 눈에 보이지 않는 존재가 인간과 사랑에 빠지거나 조력자 역할을 수행하는 모습은 인공지능이 우리 곁에 어떤 방식으로 존재하게 될지를 시각적으로 보여줍니다. 인공지능의 발전 속도에 대해 세계적인 지도층 인사들 사이에서도 팽팽한 의견 대립이 이어지고 있습니다. 일론 머스크는 인공지능이 인류의 존폐를 결정지을 수 있는 위험한 존재라며 경고의 목소리를 높이는 반면, 마크 저커버그는 이러한 우려가 과도하며 기술을 적극적으로 활용해야 한다는 낙관적인 입장을 견지합니다. 이러한 논쟁은 인공지능이 단순한 기술적 도구를 넘어 인류의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 존재임을 시사하며 대중의 관심을 더욱 증폭시키고 있습니다. 사실 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 거실을 청소하는 로봇 청소기부터 주차장에서 번호판을 인식하는 카메라, 날씨를 알려주고 음악을 틀어주는 인공지능 스피커에 이르기까지 그 사례는 매우 다양합니다. 또한 스마트폰의 얼굴 인식 기능이나 바둑 및 퀴즈 대결에서 인간을 압도하는 성능을 보여주는 프로그램들도 모두 인공지능의 일종입니다. 이처럼 인공지능은 특정 분야에서 인간의 능력을 보완하거나 뛰어넘으며 실질적인 편의를 제공하고 있습니다. 1956년에 공식적으로 시작된 인공지능 연구는 지난 수십 년간 수많은 굴곡을 겪어왔습니다. 인간처럼 생각하고 자의식을 갖는 '강한 인공지능'은 여전히 먼 미래의 과제로 남아 있지만, 특정 문제를 해결하는 데 집중하는 '약한 인공지능'은 비약적인 발전을 이루었습니다. 지능의 본질을 모방하여 사람과 구별할 수 없을 정도의 행동을 구현하려는 튜링 테스트의 시도는 지금도 계속되고 있으며, 이는 인공지능이 단순한 기계를 넘어 지능적 주체로 거듭나기 위한 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 구현하는 방법은 크게 설계 기반과 학습 기반으로 나뉩니다. IBM의 왓슨처럼 방대한 지식을 체계적으로 저장하여 의사결정을 내리는 방식이 설계 기반의 대표적 사례라면, 알파고처럼 방대한 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 방식은 학습 기반의 전형입니다. 특히 알파고는 인간의 직관을 모방한 함수를 데이터로부터 학습하고, 스스로와의 대국을 통해 성능을 강화하는 방식을 취했습니다. 이러한 기술적 차이는 인공지능이 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 최근 주목받는 딥러닝 기술은 영상 인식과 자동 번역 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 수백만 장의 사진 데이터를 통해 사물을 판별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준으로 줄였으며, 복잡한 언어 간의 번역도 자연스럽게 수행하고 있습니다. 이러한 발전은 의료 진단이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 산업 전반으로 확산될 전망입니다. 결국 인공지능은 데이터라는 자양분을 바탕으로 인류가 직면한 난제들을 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

조성배

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (2) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ②

인공지능의 본질은 인간의 지능을 생물학적으로 완벽히 복제하는 것이 아니라, 당면한 문제를 얼마나 효율적으로 해결하느냐에 있습니다. 마치 비행기가 새의 날갯짓을 그대로 흉내 내지 않고도 양력과 추진력을 이용해 더 높고 빠르게 나는 것과 같습니다. 바둑이나 퀴즈 대결에서 인공지능이 보여준 성과는 인간의 직관이나 전략을 그대로 따르기보다, 방대한 데이터를 매칭하고 경우의 수를 계산하는 최적의 방법을 찾아낸 결과입니다. 결국 인공지능은 결과적으로 인간의 지능과 대적하거나 그 이상의 성과를 낼 수 있는지에 초점을 맞추며 발전하고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 동력으로서 인공지능은 센서 기술과 빅데이터를 연결하는 컨트롤타워 역할을 수행합니다. 과거에는 측정하기 어려웠던 방대한 데이터들이 저렴하고 정확한 센서를 통해 수집되면서, 이를 분석하고 제어할 지능형 소프트웨어의 필요성이 커졌습니다. 딥러닝뿐만 아니라 기계학습, 지식 추론 등 다양한 기술이 유기적으로 결합하여 제조업의 효율성을 높이고 서비스 분야의 편의성을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술적 통합은 단순히 하나의 알고리즘에 의존하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 아키텍처를 설계하는 과정이라 할 수 있습니다. 인공지능은 의료, 법률, 금융 등 전문적인 영역부터 뉴스 기사 작성이나 소설 창작 같은 예술적 영역까지 그 범위를 넓히고 있습니다. 이는 인간의 작업 프로세스를 정밀하게 분석하고 모방하여, 데이터로부터 최적의 결과물을 도출해내는 응용 전산학의 정수라고 볼 수 있습니다. 특히 스마트폰의 로그데이터를 분석해 사용자의 감정이나 필요를 파악하거나, 보안 로그를 통해 해킹 여부를 판별하는 등 실생활의 난제들을 해결하는 데 기여합니다. 인간의 의도를 파악하고 대응하는 지능형 솔루션은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 복잡한 문제를 풀어내는 핵심적인 수단이 되었습니다. 인공지능 시장의 급격한 성장은 일자리 변화에 대한 우려와 기대를 동시에 불러일으킵니다. 텔레마케터나 반복적인 사무직 등 매뉴얼 기반의 직종은 대체될 위험이 크지만, 심리 상담이나 대인 서비스처럼 인간의 감성이 중요한 분야는 오히려 그 가치가 높아질 것으로 전망됩니다. 기술의 발전이 노동 시간을 단축하고 인간의 여가 시간을 늘려준다면, 이는 새로운 직종의 탄생과 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 인공지능을 인간의 자리를 뺏는 위협이 아니라, 생산가능인구 감소와 같은 사회적 한계를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 인식하는 태도입니다. 미래의 인공지능은 단순한 기술적 효율성을 넘어 윤리적 판단과 감성적 교류의 영역으로 진화할 것입니다. 자율주행 자동차의 사고 책임 소재나 윤리적 딜레마와 같은 법적·사회적 이슈는 기술 발전과 함께 반드시 해결해야 할 과제입니다. 동시에 인공지능은 고독과 소외라는 현대 사회의 문제를 해결하는 정서적 동반자가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 인간의 감정을 이해하고 대화하며 일상을 공유하는 지능형 존재는 우리 삶을 더욱 안전하고 풍요롭게 만들 것입니다. 결국 인공지능의 궁극적인 지향점은 인간과 공존하며 삶의 질을 높이는 따뜻한 기술이 되는 데 있습니다.

조성배

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (1) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ①

인류는 50만 년 전만 해도 맹수의 먹잇감에 불과한 연약한 존재였습니다. 하지만 우리는 신체적 열세를 극복하고 도구를 만드는 지능을 통해 세상을 지배하게 되었습니다. 도구는 인간과 떼려야 뗄 수 없는 존재이며, 그 중심에는 인간의 지적 능력을 확장하려는 끊임없는 노력이 자리하고 있습니다. 1.5kg의 고깃덩어리에 불과한 뇌가 어떻게 이런 놀라운 문명을 일구었는지 이해하는 것은 인류의 과거와 미래를 잇는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 이러한 지능의 발달은 인류를 지구상의 그 어떤 생명체보다 특별한 존재로 만들었습니다. 우리 뇌는 두개골이라는 어둡고 폐쇄적인 공간에 갇혀 평생을 살아갑니다. 뇌가 세상을 직접 만지거나 보는 것이 아니라, 눈과 코, 귀와 같은 감각 기관이 전달하는 신호를 간접적으로 해석할 뿐입니다. 흥미로운 점은 오감이 전달하는 정보가 항상 완벽하지 않으며, 뇌 또한 이를 있는 그대로 받아들이지 않는다는 사실입니다. 뇌는 생존 확률을 높이기 위해 들어온 정보를 추론하고 가공하며, 때로는 현실에 존재하지 않는 움직임이나 색상을 만들어내기도 합니다. 이러한 해석 과정이 바로 우리가 세상을 인식하는 방식입니다. 동일한 사물을 보더라도 사람마다 다르게 인식하는 현상은 뇌의 해석이 주관적임을 잘 보여줍니다. 유명한 파란색과 금색 드레스 논란처럼, 뇌는 각자의 유전적 요인과 환경에 따라 정보를 다르게 처리합니다. 우리가 서로 같은 세상에 살고 있다고 믿는 이유는 인식의 차이를 담아내기에 언어의 해상도가 너무 낮기 때문입니다. 애매모호한 색상을 '빨강'이라는 단어 하나로 묶어 표현하면서 서로의 차이를 인지하지 못할 뿐, 실제로는 각자가 뇌가 만들어낸 조금씩 다른 출력값의 세계를 살아가고 있는 셈입니다. 인공지능 연구의 역사에서 가장 흥미로운 지점은 인간에게 쉬운 일이 기계에게는 매우 어렵고, 반대로 인간에게 어려운 계산은 기계에게 쉽다는 사실입니다. 우리는 고양이를 구별하거나 걷는 일을 당연하게 여기지만, 이는 수억 년의 진화 과정을 통해 우리 뇌의 하드웨어에 이미 정답이 새겨져 있기 때문입니다. 반면 미분 방정식이나 복잡한 수학 계산은 진화 과정에서 마주할 일이 없었기에 뇌에 정답이 없습니다. 우리가 쉽다고 느끼는 것들은 사실 진화가 미리 풀어놓은 고난도의 문제들이었던 것입니다. 뇌과학과 인공지능의 결합은 단순히 편리한 기능을 넘어 '인공 자아'의 탄생이라는 새로운 국면을 예고합니다. 뇌가 현실을 해석하고 상상하는 능력을 통해 문명을 건설했듯이, 이제는 그 메커니즘을 기계에 이식하여 고도화된 지능을 구현하려 합니다. 이는 인류가 자신의 지적 한계를 넘어서려는 시도이자, 스스로의 정체성을 재정의하는 과정이기도 합니다. 뇌의 미래를 탐구하는 여정은 결국 인간이란 무엇인가라는 근원적인 질문에 답을 찾아가는 과정과 맞닿아 있습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학

[강연] 자아의 탄생 : 나를 의식하는 나 (4) _ 패널토의 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 5강 | 5강 ④

의식과 자아는 인류가 마주한 가장 심오한 질문 중 하나로, 철학적 관점에서 의식은 우리가 되돌아보는 마음에 의해 파지될 수 있는 상태를 의미합니다. 반면 자아는 이러한 개별적인 의식과 무의식 상태를 하나의 개체 속에서 통합하는 실체로 정의됩니다. 즉, 자아는 단순히 순간적인 심리 상태의 나열이 아니라, 여러 현상에 통일성을 부여하는 주체로서의 역할을 수행합니다. 이러한 통합적 관점은 우리가 스스로를 하나의 독립된 존재로 인식하게 만드는 근간이 되며, 마음의 복잡성을 이해하는 첫걸음이 됩니다. 자아의 존재 여부에 대한 논쟁은 근대 철학의 역사와 깊은 관련이 있습니다. 대륙 철학은 개별적인 심리 현상에 앞서 자아라는 전제가 존재한다고 보았으나, 영국의 경험주의자들은 구체적인 경험의 집합이 곧 마음을 구성한다고 주장했습니다. 현대적 관점에서는 이를 선천적인 기질과 후천적인 경험이 누적되어 형성되는 특정 성향으로 이해하기도 합니다. 결국 자아는 고정된 실체라기보다, 한 개체 내에서 지속성을 유지하며 형성되는 독자적인 정체성으로 볼 수 있으며, 이는 인간의 개별성을 설명하는 핵심적인 개념입니다. 공학적 관점에서 자아는 외부 현상에 반응하여 나타나는 특질로 해석될 수 있습니다. 인공지능 연구자들은 선험적인 전제보다는 학습과 경험을 통한 조직화 과정을 중시합니다. 특히 실시간으로 오감을 통해 학습하는 '온라인 러닝' 시스템이 구축된다면, 인공지능 역시 자신만의 독특한 반응 체계를 가질 수 있다는 가능성이 제기됩니다. 이는 자아를 신비로운 영역이 아닌, 복잡한 정보 처리 과정에서 발생하는 현상학적 결과물로 바라보는 시각을 제공하며, 기계가 인간의 학습 방식을 모방하는 과정에서 나타나는 자연스러운 산물입니다. 하지만 인공지능이 진정한 의미의 자아를 가질 수 있는지에 대해서는 여전히 신중한 접근이 필요합니다. 시스템이 스스로를 교정하고 타 개체와 구분되는 정체성을 갖는 것은 가능할지 모르나, 기존 알고리즘을 넘어선 자유의지를 발휘하는 행위 주체로서의 자아는 또 다른 차원의 문제입니다. 현재의 기술 수준에서 인공지능은 설계된 목적 내에서 최적의 해답을 찾을 뿐, 인간처럼 자유의지에 기반해 새로운 행동을 촉발하는 단계에는 이르지 못했습니다. 이는 인공지능이 도달해야 할 궁극적인 과제이자 철학적 한계로 남아 있습니다. 생명체의 뇌와 인공지능의 결정적인 차이는 '지향성'과 '생존'이라는 목적에 있습니다. 인간의 의식은 진화 과정에서 살아남기 위해 발달했으며, 정답이 정해지지 않은 환경에서 생존에 유리한 선택을 하도록 설계되었습니다. 반면 인공지능은 외부에서 주어진 목적을 수행하는 데 집중합니다. 인간은 인지적 작업뿐만 아니라 감정적인 반응을 통해 즉각적인 생존 전략을 구사하지만, 인공지능의 지향성은 여전히 인간이 설정한 프레임워크 안에 머물러 있습니다. 이러한 생물학적 동기는 인공지능이 흉내 내기 어려운 인간만의 고유한 영역입니다. 의식 연구의 실무적인 영역에서는 '주의 메커니즘'이 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 수많은 정보 중 특정 대상에 집중하는 능력은 의식의 발현과 밀접한 관련이 있기 때문입니다. 인공지능이 문맥에 맞게 정보를 선별하고 처리하는 과정은 뇌 과학에서 말하는 의식의 작용과 맞닿아 있습니다. 이러한 공학적 접근은 의식이라는 추상적인 개념을 구체적인 데이터 처리 모델로 변환하여 이해하려는 시도로, 향후 뇌 과학과 인공지능 연구의 접점을 넓혀줄 것으로 기대됩니다. 이는 복잡한 뇌의 기능을 기계적으로 구현하는 중요한 열쇠가 될 것입니다. 현대 과학은 의식의 신경 상관물을 찾거나 알고리즘적 접근을 통해 이 미스터리를 풀고자 노력하고 있습니다. 그러나 현재의 기계론적이고 계산적인 패러다임만으로는 의식의 본질을 완벽히 설명하기에 한계가 있다는 지적도 나옵니다. 과학이 진화함에 따라 새로운 패러다임이 등장한다면, 지금은 막막해 보이는 자아와 의식의 비밀도 언젠가는 명확히 규명될 수 있을 것입니다. 비관론에 빠지기보다는 과학의 가능성을 열어두고 다학제적인 논의를 지속하는 것이 중요하며, 이는 인간 존재에 대한 이해를 한 단계 높이는 계기가 될 것입니다.

강웅구, 김기현, 정두석

카오스재단카오스강연

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[강연] 지니에게 물어봐 _장원철 교수| 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (5) | 3강

우주는 끊임없이 무질서한 상태로 나아가려는 본질적인 경향을 가지고 있습니다. 이를 과학적으로는 열역학 제2법칙, 즉 엔트로피 증가의 법칙이라고 정의합니다. 뜨거운 커피가 식어 주변 온도와 같아지거나, 물속에 떨어진 잉크가 고르게 퍼져나가는 현상은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 자연스러운 변화의 과정입니다. 이러한 변화는 결코 스스로 되돌아가지 않는 비가역적인 특성을 지닙니다. 한 번 흩어진 에너지는 외부의 개입 없이는 다시 모이지 않으며, 엔트로피는 단순한 혼란의 정도를 넘어 우주의 시간적 방향성을 결정짓는 중요한 척도가 됩니다. 루트비히 볼츠만은 눈에 보이지 않는 미시적 입자들의 배열 상태를 통해 엔트로피를 통계적으로 새롭게 정의했습니다. 그는 거시적인 상태가 가질 수 있는 미시적 상태의 가짓수가 많을수록 엔트로피가 높다는 사실을 수학적인 공식으로 증명해 냈습니다. 이는 무질서함이 단순히 인간의 주관적인 느낌이 아니라, 확률적으로 가장 일어날 법한 상태임을 과학적으로 입증한 것입니다. 볼츠만의 통계역학은 고전 물리학의 한계를 뛰어넘어 현대 물리학이 물질의 근본 원리를 이해하는 데 결정적인 토대를 마련해 주었으며, 원자의 존재를 확신하게 만든 계기가 되었습니다. 제임스 클러크 맥스웰은 엔트로피 법칙의 절대성에 도전하는 흥미로운 사고실험을 제안했습니다. 아주 작은 존재인 '맥스웰의 도깨비'가 기체 분자들의 속도를 하나하나 관찰하여 빠른 것과 느린 것을 분리할 수 있다면, 외부에서 에너지를 가하지 않고도 계의 엔트로피를 낮출 수 있다는 가설이었습니다. 이 도깨비의 존재는 오랫동안 물리학자들에게 거대한 지적 숙제를 안겨주었습니다. 만약 이 가설이 현실에서 가능하다면 열역학 제2법칙은 우주의 절대적인 진리가 아닌, 단지 확률적인 현상에 불과하게 되어 물리학의 근간이 흔들릴 수 있기 때문입니다. 맥스웰의 도깨비가 가진 모순은 20세기에 들어서 정보 이론과 열역학의 결합을 통해 명쾌하게 해결되었습니다. 도깨비가 분자를 선별하기 위해서는 반드시 정보를 수집하고 기억해야 하며, 이 정보를 지우는 과정에서 필연적으로 열이 발생한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 즉, 정보를 처리하고 저장하는 과정 자체가 물리적인 비용을 수반하며, 전체 시스템의 엔트로피는 결과적으로 증가하게 됩니다. 이는 정보가 단순한 추상적 개념이 아니라 물리적인 실체와 긴밀하게 연결되어 있음을 시사하는 놀라운 발견이었으며, 현대 컴퓨터 공학의 기초 원리와도 맞닿아 있습니다. 생명체는 무질서로 향하는 우주의 거대한 흐름 속에서도 고도의 질서를 유지하고 만들어내는 경이로운 존재입니다. 우리는 외부로부터 끊임없이 에너지를 섭취하고 정교한 대사 과정을 거치며 스스로의 구조를 유지하고 복제합니다. 물리학자 슈뢰딩거는 생명이 '음의 엔트로피'를 섭취함으로써 생존한다고 표현하기도 했습니다. 비록 생명체 내부에서는 질서가 유지되는 것처럼 보이지만, 그 대가로 주변 환경의 엔트로피를 훨씬 더 크게 증가시킵니다. 결국 생명은 우주의 법칙을 거스르는 예외가 아니라, 그 법칙 안에서 에너지를 효율적으로 사용하여 꽃피운 정교한 결과물입니다. 엔트로피의 지속적인 증가는 왜 우리가 과거로 돌아갈 수 없는지, 즉 시간의 비가역성을 설명해 주는 유일한 물리적 근거가 됩니다. 우주의 초기 상태는 매우 낮은 엔트로피를 가지고 있었으며, 시간이 흐름에 따라 점차 높은 엔트로피 상태로 진화해 왔습니다. 이러한 변화의 흐름은 '시간의 화살'을 만들어내며, 우리가 과거와 미래를 명확히 구분 짓는 기준이 됩니다. 만약 엔트로피가 증가하지 않고 평형 상태에 머물러 있다면 세상은 어떠한 변화도 일어나지 않는 정적인 상태에 갇혔을 것입니다. 우리가 경험하는 모든 변화와 흐름은 무질서로 향하는 여정 그 자체입니다. 무질서 속에서 질서가 형성되는 원리를 이해하려는 노력은 현대 과학의 가장 본질적인 도전 중 하나입니다. 겉보기에 혼돈스러워 보이는 자연 현상 이면에는 정교한 물리 법칙이 숨어 있으며, 과학자들은 이를 통해 우주의 기원과 생명의 신비를 탐구해 왔습니다. 엔트로피 법칙은 우주의 종말을 예견하는 차가운 법칙처럼 느껴질 수 있지만, 동시에 복잡한 생명과 찬란한 문명이 탄생할 수 있었던 역동적인 배경이기도 합니다. 질서와 무질서가 끊임없이 상호작용하며 균형을 찾아가는 과정은 우주를 더욱 풍요롭고 아름답게 만드는 근원적인 원동력이라 할 수 있습니다.

장원철

카오스재단서울대자연과학공개강연

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